基于大數據平臺的鐵路運貨電子系統研究

李明東，姜飛，余曉永，胡昊東

(宿州學院信息工程學院，安徽宿州 234000)

0 引言

企業的數據信息是企業的重要資源，對數據的利用是企業發展的關鍵問題.本文提出基于大數據技術鐵路運貨電子系統研究，提高海量數據運行的效率，利用系統對鐵路運貨過程中產生的大量數據進行整合分析，為鐵路運貨部門的業務決策提供幫助.通過測試系統在性能上能更好的解決鐵路運貨工作上產生的問題，實現鐵路運貨對大量數據的信息化管理.

1 鐵路運貨數據的處理技術和需求分析

1.1 數據處理技術的設計

對于大數據的處理需要特殊的技術，大數據在處理過程中會進行數據采集、存儲、計算和交互展示[1].分布式處理技術與DW技術就是其中兩種效率很高的技術.分布式處理通過通信網絡連接不同位置，不同功能或不同數據的多臺計算機，并在控制系統的統一管理和控制下，協調完成大規模的信息處理任務.

DWE技術是決策支持系統和在線分析應用程序數據源的結構化數據環境.數據倉庫研究并解決了從數據庫獲取信息的問題.數據倉庫的特點是主題定位，集成，穩定和時間可變性[2].基本流程如圖1所示.

圖1 DWE技術基本流程

1.2 鐵路運貨電子系統數據的需求分析

(1)鐵路運貨管理信息系統可行性規劃

對鐵路運貨數據的可行性規劃能使鐵路運貨電子系統更好的運轉.對于數據的規劃要做到三方面的可行性，技術可行性、經濟可行性、操作可行性.對于鐵路運貨電子系統，需要有著完善的功能需求，有著對系統的可行性規劃[3].

(2)業務的數據需求分析

除了要有鐵路運貨在大數據方面的技術之外，還需要滿足鐵路運貨業務需求分析.鐵路運貨電子系統為了保證運貨服務的正常進行，這些服務網上交易形式催生鐵路運貨電子系統產生了各種各樣的業務，業務分析以鐵路運貨電子系統的數據資源為分析對象進行分析.業務分析表如表1所示.

表1業務分析表

2 基于大數據技術的鐵路運貨電子系統的架構設計

2.1 鐵路運貨電子系統的架構整體方案分析與構思

大數據應用方案是一個較為全面的解決問題的應用方案.大數據可以分為結構化、半結構化和非結構化數據[4]，因此通過大數據應用方案可以處理更大量、更復雜的數據信息.基于大數據技術的鐵路運貨電子系統需要大數據分析系統的支持，鐵路運貨電子系統會用到大數據分析系統的部分核心功能，為數據采集和存儲和數據的應用模塊.這些模塊的應用可以使鐵路電子系統更高效的處理問題.

基于大數據技術的鐵路運貨電子系統架構的設計較為復雜，總體架構構圖可以分成五部分設計，分為數據的來源、基本的架構、數據的存儲與處理、數據的分析和信息安全維護平臺，系統架構圖如圖2所示.

圖2 鐵路運貨電子系統的架構

數據的來源主要是從鐵路運貨相關的業務進行分析抽取所需要的數據資源[5].基本的架構是所需要的軟件與硬件的環境，是屬于鐵路運貨電子系統底層基礎架構.數據的存儲與處理是商業數據與鐵路運貨數據的整合和管理，數據的分析是根據用戶提出的問題進行研究分析，完善鐵路運貨電子系統的功能.最后信息安全維護平臺主要是保障鐵路運貨電子系統的安全運行.

2.2 基于大數據技術的鐵路運貨電子系統架構的分析

鐵路運貨電子系統架構還需要一些物理架構與技術架構的協助.所用到的物理架構就包括硬件平臺與網絡拓撲圖.所用到硬件平臺要使大數據分析平臺和鐵路運貨電子系統相融合，充分發揮協作能力.DWE系統與Hadoop系統[6]就是可以主選硬件設施.而技術架構是指有了DWE系統和Hadoop系統的支持，還需要這兩個系統所涉及的技術支持.

3 基于大數據技術的鐵路運貨電子系統功能的實現與應用

3.1 二叉樹期權定價模型在鐵路運貨電子系統里的實現

二叉樹期權定價模型假價格僅在向上和向下進行波動，并且每個向上(或向下)價格波動的概率和幅度在整個檢查期間保持不變.將該模型調查的持續時間分為幾個階段，根據價格的歷史波動率所有可能的發展路徑，由于可以提前行使權限，每個節點上的權限卡的理論價格應該是權限卡執行權限應計和折扣計算的權限卡價格較大者.三叉樹的模型如圖3所示.

圖3 三叉樹模型結構圖

其中，在i時刻第j節點的期權定價為：

fi,j=max(S-xuimjdn-i-j,0)

(3.1)

采用風險中性估價公式，可得：

P=e-iΔt(p1fi+1,j+p2fi+1,j+1+p3fi+1,j+2),0≤i≤n,0≤j≤2i

(3.2)

取S=10，x=0.05，u=0.4，m=1，n=10,d=10.5，在不同n和x的情況下，計算在基于大數據技術的鐵路運貨電子系統下，i時刻第j節點的期權定價的概率.測試數據表如表2所示.

表2 二叉樹期權定價模型測試數據表

二叉樹期權定價模型[7]在基于大數據技術的鐵路運貨電子系統中效率得到提高，鐵路運貨的定價更加科學性和靈活性，避免了價格大幅波動帶來的風險，能夠及時的適應市場的變化.

3.2 鐵路運貨電子系統在運貨營銷方面的應用

基于大數據技術的鐵路運貨電子系統會將海量數據進行分模塊處理，系統提供的資源庫會整合各種運貨數據的信息[8]，提高了運貨營銷方面信息的處理效率.鐵路運貨營銷的績效可以通過構建信息多維分析模型進行分析，本鐵路運貨電子系統可以為信息多維分析模型提供支持.信息記錄模型表3所示.

表3 信息多維分析模型

4 總結

現在鐵路運貨電子系統的發展中存在一些問題，主要是對數據的管理還不夠嚴謹.對于這些情況，通過研究大數據方面的技術，并且結合鐵路運貨電子系統現有的現狀，提出了設計基于大數據技術的鐵路運貨電子系統的研究方案，將大數據技術應用到鐵路運貨電子系統.本文通過分析大數據相關技術，搭建鐵路運貨分析平臺，設計基于大數據技術的鐵路運貨電子系統的架構.通過對二叉樹期權定價模型測試系統，結果表明基于大數據技術的鐵路運貨電子系統更具有高效性，能夠更好處理問題.由于鐵路運貨電子系統和大數據技術的知識面較廣，本文的研究還不全面，在以后會繼續努力研究.