1、鐵路車流預(yù)測是鐵路車流調(diào)整的基礎(chǔ)，提高車流預(yù)測與調(diào)整水平對于加速貨車周轉(zhuǎn)、增加貨運量、提高貨運收入具有重要意義。現(xiàn)階段車流預(yù)測的主要方式是手工推算，這種方式成本高，可靠性差，難以滿足新時代下鐵路運輸組織的需要。信息化時代的到來，大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，為鐵路車流預(yù)測提供了新的方法和思路。鐵路運輸信息集成平臺的建立為鐵路車流預(yù)測提供了數(shù)據(jù)支撐。本文基于大數(shù)據(jù)技術(shù)和大數(shù)據(jù)平臺，采用新的角度構(gòu)建車流預(yù)測的模型與算法，并完成了系統(tǒng)實現(xiàn)和結(jié)果檢驗等工作

2、，核心內(nèi)容包括以下四個方面。
　　模型方面:針對傳統(tǒng)車流預(yù)測模型僅能從路局維度進行車流預(yù)測、預(yù)測起始位置不精確等問題，提出了基于鐵路運輸信息集成平臺的車流預(yù)測模型。該模型將預(yù)測對象精確到車輛，使用更精確的車輛起始位置和起始時間，提高了車流預(yù)測的準(zhǔn)確度。
　　算法方面:針對模型直接求解困難、計算量大、計算難度高等特點，提出了分解協(xié)調(diào)的求解算法，利用層次劃分和協(xié)調(diào)修正向量完成計算任務(wù)的分解與合并。在算法的具體實現(xiàn)上，采用了基于大

3、數(shù)據(jù)Storm的并行計算框架，設(shè)計了并行層次、并行度和任務(wù)分配機制。通過并行計算來實時處理海量的車流數(shù)據(jù)，提高了計算效率，保證了車流預(yù)測結(jié)果的時效性。
　　系統(tǒng)實現(xiàn)方面:形成了基于Storm并行計算的車流預(yù)測方案，完成了系統(tǒng)架構(gòu)的設(shè)計，并對數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)篩選，車流預(yù)測，應(yīng)用與擴展四個模塊進行了編程實現(xiàn)。
　　結(jié)果驗證方面:第一，與真實的數(shù)據(jù)的進行了對比，結(jié)果表明該方法預(yù)測的車流數(shù)量具有一定的準(zhǔn)確性;第二，與貨運五預(yù)測數(shù)據(jù)進行