Полная версия

Главная arrow Логистика arrow Инновационные процессы логистического менеджмента в интеллектуальных транспортных системах. Т. 4. Наиболее крупные инновационные разработки конкретных задач в области логистического менеджмента

  • Увеличить шрифт
  • Уменьшить шрифт


<<   СОДЕРЖАНИЕ ПОСМОТРЕТЬ ОРИГИНАЛ   >>

Методы интеллектуального анализа данных

Для повышения эффективности системы управления и мониторинга интермодальных перевозок в работе предлагается исполь-

Процесс интеллектуального анализа данных

Рис. 2.2. Процесс интеллектуального анализа данных

зование всего спектра методов интеллектуального анализа и обработки данных. В общем случае процесс состоит из следующих этапов: отбор данных, очистка, обогащение, кодирование, извлечение знаний и сообщение (рис. 2.2).

Ввиду актуальности систем поддержки многомерного оперативного анализа данных (OLAP-систем) в диссертации рассмотрены концептуальные вопросы о теоретических основах О LAP и технологии проектирования OLAP-приложений с математической точки зрения, а также вопросов практического характера, которые вызывает повышенный интерес в области анализа закономерностей развития международных перевозок.

Измерения играют роль индексов, используемых для идентификации значений показателей, находящихся в ячейках гиперкуба. Комбинация членов различных измерений играют роль координат, которые определяют значение показателя (рис. 2.3). Поскольку для куба может быть определено несколько показателей, то комбинация членов всех измерения будет определять несколько ячеек со значениями каждого из показателей.

Для анализа международных перевозок показатели, измерения, объекты и ячейки приведены ниже.

Трехмерный OALP-куб с простыми измерениями

Рис. 2.3. Трехмерный OALP-куб с простыми измерениями

Показатели: W — объем перевозок, V — количество рейсов

Измерения: С — Страны, R — регионы, Р — перевозчики, G — типы груза, S — посты, X — экспорт/импорт, Т — временное измерение.

Объекты:

С — Страны (порядка 140 — Австрия, Германия, Польша, ..., Финляндия),

R — регионы (89 — Адыгея, Карелия, Ямало-Ненецкий округ, ...),

Р — перевозчики (порядка 200 на 1-ом уровне),

G — типы груза (99 — древесина, пластмассы,..., одежда и др.),

S — посты (порядка 100 — Адлер, Балашиха, Мценск, ...),

Т — временное измерение (по каждому дню имеется статистика с 2000 по 2010 год).

При этом Р представляют иерархическую структуру.

  • 1 уровень (PC) — все перевозчики страны или региона;
  • 2 уровень (РСО) — транспортные компании выбранной страны или региона;
  • 3 уровень (Q) — транспортное средство выбранной транспортной компании.

Страны и типы грузов также имеют сложившуюся иерархическую структуру. Для временной шкалы — Дни, Месяцы, Кварталы, Годы — наиболее часто используемые в анализе (возможно также часы — для исследования интенсивности и дни недели).

Ячейка W — непосредственно объем грузов, V — количество рейсов (по БД АСМАП для каждой непустой ячейки принимает значение 1).

Такой подход позволит более оперативно реализовывать новые запросы, направленные на выявление закономерностей на рынке транспортных услуг.

 
<<   СОДЕРЖАНИЕ ПОСМОТРЕТЬ ОРИГИНАЛ   >>