随着我国路网规模的不断扩大和基础设施建设的逐步完善,铁路出行成为了越来越多旅客的首选出行方式,随之而来的是客流分布与运力分布不匹配,旅客运输中调度问题日益凸显,运行图调整愈加频繁。因此,从列车运行实绩数据出发,分析列车运行图执行情况,以掌握实际运行图偏离计划运行图的发生规律,不仅可为调度人员提供参考,也可以为下一次运行图调整提供可靠依据。数据挖掘相关技术近年来已日渐成熟,在不同的学科领域都取得了一定的应用成果,在这样的背景下,探究其在铁路运输组织方面的应用具有极大的价值和意义。本文主要研究数据挖掘技术在提高运行图兑现率方面的应用。通过数据可视化技术,对现有的运行图执行情况分析工作进行改进,进而通过关联规则对晚点发生规律进行挖掘,为调度工作和运行图调整工作提供一定的决策支持和技术构想。首先,通过分析和归纳实绩数据分析方法、数据可视化技术以及关联规则技术的国内外研究和发展情况,对前人研究的经验和思路进行总结,得出可视化技术和关联规则技术在调度实绩数据中应用的意义和可能性。其次,简要介绍了可视化技术及其应用方向,关联规则技术的实现流程、相关算法及其改进思想,并对列车运行图的简要介绍和对实际列车运行偏离计划列车运行图的原因进行归纳,为将数据可视化技术和关联规则技术在实绩数据分析中的应用提供理论基础。再次,对运行图执行情况进行多角度统计分析,并选取适当的数据可视化工具,以交互可视化和静态可视化相结合的方式,对列车晚点情况的时空分布特性进行描绘,以增强运行图执行情况的表现力。接着,以列车到达某车站前的相关情况为一个事务,选取与晚点有关的10个属性对实绩数据进行预处理,针对Apriori算法执行效率不理想并结合实际应用需求提出该算法的改进思想,进而根据不同属性和属性组合与晚点之间的关联分析,得到了对实践具有指导意义的多组强关联规则。最后,结合对可视化技术和关联规则技术的应用和分析,提出列车运行调度分析系统,依据该系统的目标需求,对其结构和功能进行了设计和说明。