基于大数据技术的铁路工务检测数据分析优化研究.pdfVIP

目录

5.2.2数据拟合函数选择46

5.2.3病害点数据分析监测46

5.3病害分析处理47

5.3.1工程概况48

5.3.2工作量调查统计48

5.3.3施工技术标准48

5.3.4施工计划提报51

5.3.5施工作业流程52

5.3.6安全控制措施56

5.4本章小结59

6结论与展望61

6.1结论61

6.2展望62

参考文献63

作者简历及攻读硕士学位期间取得的科研成果67

学位论文数据集68

V

目录

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基于大数据技术的铁路工务检测数据分析优化研究

1引言

近几年来，我国铁路事业发展迅速，国家八纵八横高速铁路网迅速铺开，伴

随着铁路网络的快速发展，是铁路建设不断加速的信息化和数字化进程。伴随着

铁路行业的迅速发展，铁路工务系统在进行线路设备维修和管理的过程中也产生

了大量的数据，数据存储的方式从早些年的纸质存储进而演变至了如今的电子化

存储。这其中包括了线路设备的动静态检查数据、现场作业视频、探伤波形数据

等。这些数据的产生，让优化工务系统各类数据的分析及运用逐渐成为铁路工务

系统安全生产管理的一项重要工作。基于以上背景，大数据技术的运用逐渐进入

大众的视野。

1.1研究背景

近年来，大数据技术的快速发展为铁路工务检测带来了新的机遇。通过集成

传感器、监控设备以及物联网技术，可以实时收集铁路运行状态下的海量数据。

这些数据包含了丰富的信息，如轨道磨损情况、结构稳定性、环境因素对铁路设

施的影响等。然而，由于数据量巨大、类型多样且更新速度快，如何有效地存储、

处理和分析这些数据，提取有价值的信息以指导铁路工务检测和维护，成为了一

个亟待解决的问题。

大数据可以理解为其尺寸超出了标准数据库软件的获取、储存、管理及分析

能力的数据集。通过应用大数据分析技术，可以汇总经验、揭示模式、预见趋势，

这将对决策提供有益的参考。随着掌握的数据信息逐渐增强，决策过程便能更加

的科学分析、精准把握和合乎逻辑。近年来，多国的铁路行业都广泛采用大数据

技术，特别是在铁路设备的病害诊断、维护、铁路资产的合理分配等领域已经取

得了不少成果。

基于大数据技术的铁路工务检测数据分析优化研究，旨在探索如何利用先进

的数据处理方法和技术，例如数据挖掘、机器学习和人工智能，来分析和解读大

量的铁路工务检测数据，并实现进一步地运用，如验证人工干预对整体TQI的

影响、病害监测分析、动检数据复核等。

本文基于研究课题，以铁路工务检测数据的分析方式方法及运用为主要研究

对象，通过分析当前铁路工务数据管理现状及存在问题，对铁路工务检测数据分

中国铁道科学研究院1

引言

析方式进行优化研究，为大数据技术在铁路工务系统的深度运用提供借鉴思路。

1.2研究内容

本文以铁路工务检测数据分析作为研究方向，主要针对六个方面的内容进行

研究。首先，通过分析当前铁路工务数据管理现状，查找当前数据分析中存在的

问题，为了优化工务检测数据分析的方式方法及运用，引入线性神经网络模型并

针对数据的线性拟合进行研究；通过采集大量的动检数据，将数据源建立数据库

作为大数据计算的基础，进一步对数据库中的数据分析及数据清洗；然后利用

Python语言，在Spyder集成开发环境编程，求解线性神经网络模型，即对数据

库中的数据进行曲线拟合，找到一条曲线，尽量覆盖所有散点，生成趋势图（此

图即为铁路线路轨道结构劣化规律）及拟合函数；接着利用梯度下降法，为每一

个200米单元模块选择合理的阶数拟合函数；随后通过显著性检验，验证拟合函

数的合理性，最终得到每一个200米单元的最合理拟合函数；最后利用收集的第

二部分数据，完成对大型人工干预（如整区间大型养路机械捣固等）前后数据变

化趋势