随着铁路信息化的发展,铁路各业务部门产生了大量的基础数据,这些数据是铁路生产管理和经营决策所需的宝贵的数据资源,也是学校科研工作所需的重要参考资料。目前,由于系统的独立性,各系统的数据难以共享,存在大量信息孤岛,难以满足科研对数据的集成性的要求。铁路基础数据平台的建设就成了急需解决的问题。在数据平台建设中数据是核心,涉及到大量的数据转换与数据整合工作。数据转换方法的好坏关系到数据转换的效率和质量,而数据整合方法的优劣直接关系到数据平台的性能和进一步的应用需求。因此,本文针对各数据源系统的数据与铁路基础数据平台的需求数据之间的差异,提出了三种不同类型的数据转换方法和两种数据整合方法,并对这些方法进行了深入研究。本文针对铁路上大量存在的异构业务系统数据,提出了利用OLE DB实现异构数据库的互访以及数据转换的方法;针对大量存在的铁路空间数据,研究了空间数据转换方法,提出了提取属性数据和拓扑关系数据,实现铁路数据完整转换的方法;针对铁路专题图制作的效率问题,提出利用设备属性数据自动生成专题图的方法。本文对这些方法进行了深入研究,并详细论述了方法的实现过程。面对来源各异、纷繁复杂的铁路数据,需要研究合适的数据整合方法,有效地组织数据。在对目前流行的各种整合方法研究的基础上,本文提出了两种适合铁路数据特点的数据整合方法,即利用数据仓库分主题整合不同来源的数据和利用地理信息系统技术按里程整合铁路设备数据。针对铁路数据特点设计了数据仓库的数据模型,并研究了数据仓库数据整合的流程和实现细节。研究了铁路站场和线路设备综合图的整合过程,最后研究了利用三维虚拟现实地理信息系统技术实现铁路设备数据整合的方法和实现流程。