【摘 要】
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为了加快车务段管理部门的信息化建设,推动大数据技术在车务段日常工作和管理上的应用,设计并实现基于Python-Flask框架的车务段安全信息分析与辅助决策系统。分析系统设计的目标与原则,分别从功能、逻辑和技术3个方面阐述系统架构。对系统的各功能模块深入研究,包括基础信息管理模块、统计分析与可视化模块和辅助决策模块。针对可视化模块,采用Flask-cache模块对系统中的部分视图函数、业务函数进行缓
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（41574136;41574137）；
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为了加快车务段管理部门的信息化建设,推动大数据技术在车务段日常工作和管理上的应用,设计并实现基于Python-Flask框架的车务段安全信息分析与辅助决策系统。分析系统设计的目标与原则,分别从功能、逻辑和技术3个方面阐述系统架构。对系统的各功能模块深入研究,包括基础信息管理模块、统计分析与可视化模块和辅助决策模块。针对可视化模块,采用Flask-cache模块对系统中的部分视图函数、业务函数进行缓存,并利用Redis作为Flask缓存后端,提高了系统的访问速度及性能。针对辅助决策模块,采用预警阈值算法,以邮件预警方式进行风险预警,引入长短期记忆神经网络（LSTM）的深度学习模型,预测数据趋势达到辅助分配管理资源与风险评估的作用。经实际应用验证,显著提高了日常工作效率与决策管理效率。
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