随着我国铁路客运量逐年增长,铁路旅客运输中各类运力调度问题的凸显。运力问题取决于开行方案,客流作为铁路运输组织最基础和最重要的因素,也是确定开行方案的基本依据。因此,如何更有效率地管理、分析现有的客流历史数据并实现精准的客流预测,对把握市场变化规律、掌握旅客需求动向,提高铁路可持续发展能力有着重要影响。大数据技术近年来已成为热门议题,针对大数据技术的推广在各行各业中取得了不少研究与应用成果,其中一些成果甚至慢慢改变了人们的生活。在这样的背景下,分析大数据技术并将相关技术、工具应用于铁路客流数据分析具有极大的研究价值和探索意义。本文主要研究大数据技术在客流大数据分析与开行方案辅助决策中的应用与实现。旨在通过大数据技术和算法思想对铁路客流分析与预测技术加以改进;基于对大数据技术的理解,为解决铁路运输问题提出一些可能的技术应用构想。首先,本文介绍了铁路开行方案基本内容及相关影响因素,对大数据可视化、机器学习分析算法和各类大数据处理框架等大数据相关研究技术进行归纳,分析大数据技术在铁路开行方案辅助决策中的应用。其次,本文分析大数据可视化技术在客流分析中实现流程和要点,使用开源可视化框架实现客流数据可视化,探讨交互式可视化在铁路客流数据中的应用,依据图例分析客流数据的时空分布特性。机器学习算法中,梯度提升决策树算法GBRT具有较强的泛化性,而LSTM长短时神经网络在时间序列预测中表现优异。本文分别以两类机器学习算法构建预测模型,通过数据预处理、特征选取、模型构建等流程,结合客流特征给出了基于模型的客流短期精准化预测方法,并对模型预测效果进行了验证。由仿真实验验证算法实现精准化短期客流量预测模型构建的可行性,模型的应用能够极大降低客流预测的工作量。最后,结合对大数据框架、分析算法等技术的应用分析,提出了基于客流大数据的开行方案决策系统基本设计,对各模块功能及关键技术的应用分析给出说明。