快速增长的海量数据促进了数据挖掘技术的发展,现实世界中80％以上的数据都具有空间属性,数据和空间属性的集合称为空间数据,系统由于包含空间数据具有空间属性.空间数据的复杂性、非线形性对一般的数据挖掘方法提出了挑战,面向具有空间属性系统的数据挖掘方法的研究具有重要意义.该文研究的内容就是面向具有空间属性系统的数据挖掘方法,并对其在预测的应用,做深一步的研究,并将相关理论应用于铁路客票营销中——假日运输管理信息系统.该文的研究内容如下:(1)该文首先以"建模"的思想分析空间数据组成、空间数据模型、数据结构和存储方式;(2)分析空间数据的特殊性,提出三种处理空间特征的方法,总结了空间数据可发现的知识类型,及空间数据的挖掘和地理信息系统的关系;(3)提出一个面向具有空间属性系统的预测流程;阐述了对系统空间属性的分析,包括空间数据的处理,空间特征的提取,空间序列的确定;同时讨论了预测模型,包括预测的分类、原则,方法的选取;(4)介绍铁路客票营销的一个应用——假日运输管理信息系统.分析该系统的空间属性,阐述其空间数据的组成,提出一种基于视图的空间数据存储和查询方式;分析春运期间路局旅客发送量的特点,对时间序列采用指数平滑法,空间序列选用人工神经网络技术,取得一定的预测效果.