从2011年起，铁路在全路实行旅客列车票额智能预分，采用客流预测方法生成列车席位预分方案，达到了票额管理合理化、科学化、趟车效益增加，并且自预售之日起，保证始发长途票额分配合理，兼顾沿途需求，保障中间站的旅客发送，充分提高了中间站组织客流的积极性。为各铁路局客运组织实现挖潜提效、精细化管理起到关键作用作用。随着参与预分的列车不断增多，动车组列车购票习惯的变化，现有的预分方法和实现机制也存在以下问题：
(1)铁路列车近年来调图频繁，车次急剧增加，并且预售期延长，由调图带来的停站方案、开点变更、编组调整变化较大，导致预测计算量巨大，系统负载较重。
(2)以往的票额预分为预售期外一次预测并预分，预售期内调整完全依据人工调整，不容易及时发现问题，票额调整工作被动，且临近开车期间销售情况难以掌握。
因此，有必要针对参考期内席位售出情况和预售期内余票概貌等情况进行动态监测，研究票额动态预分的方法，并对预测数据、调整依据的计算进行基础架构改造，适应海量数据变化的需要。
1铁路客票大数据平台的研究与实现
随着客运历史数据的累积，以及全国铁路客运规模的快速扩展，全国铁路客票历史数据规模越来越大，数据种类也越来越多，仅仅依靠关系型数据库进行数据的管理和操作，已经不能满足需要。因此，以客运营销数据为基础，结合由客票生产系统产生的实时数据，采用开源分布式数据库构建大数据平台，实现铁路客票大数据平台的研究具有重要意义。
1.1Hadoop分布式并行处理
Hadoop是近年来炙手可热的开源分布式并行处理框架，用户可忽略对底层并行实现的细节高效的构建出并行的分布式程序。Hadoop主要包括2个组件：(1)与GFS类似的分布式文件系统，简称HDFS;(2)并行计算模型MapReduce，由JobTracker、TaskTracker等组件组成。
Hadoop的工作原理是将数据拆成片，并将每个“分片”分配到特定的集群节点上进行分析，每个数据分片都是在独立的集群节点上进行单独处理的，因此非常适合处理大数据量、非结构化数据。Hadoop集群的另一个特点是具有较好的可扩展性，随着数据量的增加，集群的处理能力将会受到影响，可通过添加额外的集群节点有效地扩充集群以解决问题。Hadoop集群的并行处理能力可显著提高计算效率，能达到实时或准实时数据处理的时效性。此外，Hadoop所需软件为开源软件，并能够很好的支持商用硬件从而客运很好的控制成本，此外，Hadoop集群还具有故障容错的优点，当一个数据分片发送到某个节点进行计算时，该数据在集群其他节点上会保留副本，即使一个节点发生故障，该策略也能保证该节点数据的副本数据正常处理。
1.2铁路客票大数据平台数据源
铁路客票大数据平台主要来源于历史数据和实时数据两类。历史数据包括互联网订票数据、运能数据以及售票、退票、废票和改签数据。客票系统实时数据包括实时余票数据、实时存量数据以及取票轨迹数据。其中，实时余票数据从互联网售票的余票查询集群获得，实时存量数据和取票轨迹数据从铁路局中心的客票系统获得。
客票历史数据和客票系统实时数据通过ETL服务，进入铁路总公司营销数据仓库，通过数据建模组成数据集市提供报表、查询应用等服务;同时上述数据也进入Hadoop平台的HDFS，数据提供Hbase和Hive两种访问方式。
在票额预分应用服务层中，由客流预测应用服务器从Hbase中提取预测需要的样本数据，应用MapReduce实现客流预测算法，以实现客流预测结果。
客流预测结果通过铁路总公司客票系统服务器实现往18个铁路局(公司)分发。各铁路局客票系统服务器上部署预测执行子系统，将预测结果与席位实时存量数据结合生成预分方案，对铁路局中心席位库进行预分操作。
2基于客票大数据平台的票额预分系统
各铁路局售票历史数据通过传输软件进入铁路总公司营销系统，实时售票数据通过数据同步技术进入到铁路总公司营销系统，另外，来自于互联网售票查询集群的余票相关数据也进入到营销数据库，多个渠道的数据形成所需分析的数据源，通过Hadoop平台ETL装置进入铁路总公司营销数据仓库，在客流预测子系统中进行预测并且形成预测数据进入票额预分执行子系统，票额预分执行子系统形成预分方案通过传输下发到各铁路局形成预分方案，通过票额预分执行子系统作用于席位库，对生成的初始票额进行预分。在各铁路局通过票额预分优化子系统对预分效果进行实时反馈，形成优化方案供铁路局客运决策者进行调整，实现智能调整流程。
2.1客流预测子系统
客流预测子系统是该系统的核心系统。历史数据是对未来计划预测的重要依据，有效数据量越大、越全面，得到的预测结果也会与实际更为接近。目前，文献中最常见的客流预测方法是外推法，该方法有很多成熟的模型，如指数平滑、ARIMA模型、非线性回归模型、神经网络模型等。Vlahogianni,GoliasandKarlaftis指出神经网络在短期交通预测领域是最有潜力的技术，并且一些文献也归纳了神经网络的优点，如分布自由、全局最优逼近和容错性等，还有一些学者基于神经网络使用定量的方法建立了铁路客运量预测模型，因此，本系统采用神经网络构造预测模型。
2.2票额预分执行子系统
票额预分执行子系统的主要功能包括预分车次定义、预分天数定义、专家参数定义、预分方案审核、预分模板交路维护、预分方案查询及修改、预分结果查询等功能。其核心概念如下：
(1)预测数据。预测数据是通过Hadoop平台的MapReduce并行预测算法计算得出的分车次数据，其存在形式为始发站—终点站(OD)客流矩阵。
(2)预分方案。预分方案是基于预测数据生成的'票额分配方案，是结合实际票额情况通过票额分配算法调整而生成的实际票额OD矩阵。
(3)预分模板。预分模板是历史预分方案经过专家经验确定的内置预分方案。铁路局客票管理人员可自定义预分模板。预分模板可通过经验值人工指定，也可以通过“模板复制”功能获取一段时间内的预分数据后，参考得出模板值。预分模板分为精确模板和模糊模板，精确模板与预分方案OD区间一致，设置了每个预分站票额的可售区间，模糊模板是对车站分组并按以远站分块分配票额。
(4)预分方式。由于淡旺季客流的不同，决定了预分方案的不同。一般来说按模板预分管理更加严谨，而按预测预分更贴近客流实际情况。针对各铁路局淡旺季的不同，操作员可通过此功能对预分方式进行定义。操作员可以在此查询到本局所有车次的预分方式定义，并对相关车次的预分方式定义进行追加和删除，并查看相对应的操作日志。
(5)预分车次分组定义。对一些具有相同管理需求的车次，操作员可以将这些车次分成一组进行统一定义，同一组内的车次可一并添加到预分方式定义中。此功能避免可避免客运管理人员对同一类车的重复定义。
预分结果记录在预分结果表中，再回传至票额预分优化子系统。计划预分的数据也可以来源于铁路局客票生产库中的预分模板和模板交路，这样可以得到一个相对稳定的预分方案。
2.3票额预分优化子系统
2.3.1动态票额预分
由于客票系统预售期较长，传统的票额预分方案是基于预售期外1次预测结果生成的，预售期之内不再重新预分，因此，无法适应预售期内偶然事件的影响。从2014年开始，票额预分系统引入了动态票额预分，可在预售期内进行周期性的动态客流预测及多次动态调整，如图6所示。以2014年6月17日为例，这一天预测子系统将产生2014年7月10日始发列车的OD客流预测，同时调整2014年6月30日和2014年6月23日的始发终到预测数据(这两日初始预测数据分别在2014年6月8日和2014年6月1日生成)，在票额预分执行子系统中将预分2014年7月6日始发列车的席位，并对2014年6月29日和2014年6月22日始发列车的票额进行重新预分。
票额动态预分是基于客流按周变化的规律较为显著的特点进行的。在预售期为20天时，最多通过3次预分即可达到非常满意效果，但在预售期延长至60天的时候，由于客流变化较大，且高铁、城际列车在开车前一日和当天的预售情况变化非常显著，仅靠预售期之外的动态调整也不能很好的满足预测需求，结合余票快照分析技术实现敏捷票额调整。
2.3.2敏捷票额调整
余票快照分析模块能记录每个时刻余票历史截面的可售能力。由余票快照分析模块取得的余票情况可通过图表观察得知，图表的横坐标为观察日(观察点)，纵坐标为对应的观察点的余票快照数据。一条折线表示对应某一下车站的余票变化趋势。余票波动图用于显示在车次、日期、席别、上车站确定的情况下，到各站的可售剩余票数随时间的变化情况。在预售期内距离发车时间3天以外的取数时间间隔为1天，3天以内的时间间隔为1h。
2014年5月12日7:00始发的G101次列车各区间的余票消逝情况，默认为北京南—上海虹桥这一始发终到区间的余票，可得知该区间首次售完在2014年5月11日23:00。说明次日首列始发的京沪高铁动车始发长途票在前一日晚间23:00全部售罄，由于首班高铁旅客一般不会在开车前即买即走，而夜间高铁旅客购票相对较少，相当于既能保证始发长途票在开车前有票可买，又能保证始发长途票及时卖完。因此该结果符合预分的初衷。若开车前始发长途票既未卖完，而沿途区间在开车前一直无票可售，则说明始发长途预留过多，因调配一些到沿途站销售。
3结束语
实际应用中Hadoop集群使用了16台HPDL380的服务器，操作系统是RedHat6.4，每台服务器上安装了JDK1.6和Intel的Hadoop稳定版IDH2.3。16台服务器中，1台机器作为Master节点，剩余机器作为Slave节点。客流预测子系统开发环境采用Eclipse，开发语言使用Java;票额预分执行子系统前台应用采用PowerBuilder开发，与客票核心系统保持一致;预分优化子系统采用.net开发。
通过对京沪、京广等干线经过一段时间的试用及跟踪分析，可看出旅客发送量、客运收入都有5%以上的提升。尤其是在传统的客运淡季，其增收的效果更为明显。
在铁路运输企业改革推动下，铁路客运业务快速发展，对新一代客票系统对票额管理精细化和智能化以及提高铁路运输企业效益等方面提出了更高的要求，基于大数据平台构建了动态票额智能预分系统，形成了“预测、预分、监控、调整、再预测”的闭环流程。进一步提高了票额预分系统的可用性和有效性，为铁路实施收益管理提供理论依据和技术储备。
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