基于大数据的铁路安全管理平台研究

来源 :兰州交通大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:WieldWolf
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随着科技的进步,我国铁路信息化的程度也越来越高。在铁路安全管理方面,我国普铁及高铁系统已经建成的安全监测、监控及指挥调度系统就多达60多个,全面涵盖了车、机、工、电、辆等领域,每日产生的安全管理相关信息数据量在PB级别。当前我国铁路安全领域已经进入大数据时代,传统数据存储、传输和分析技术已经难以满足对如此庞大的数据资源进行分析利用的要求,因此必须要应用一系列更为高效先进的安全管理技术,才能充分利用铁路安全管理信息数据,并且对海量的数据进行深度智能挖掘分析,做好各类风险隐患的预测防控,真正实现将安全事故防患于未然。本文主要设计和实现了基于大数据的铁路安全管理系统。论文首先对国内外铁路安全管理的研究现状进行了分析;然后介绍了相关理论和技术,理论部分主要分析了安全管理理论、大数据管理理论、铁路安全管理特点,技术部分主要分析了软硬件介绍、系统实现的程序语言、Tomcat服务器、隐马尔可夫模型、蚁群算法;接着提出了基于大数据平台的铁路安全管理体系构建,主要包括基于大数据的铁路安全管理体系、铁路大数据安全管理体系的应用、安全管理平台技术研究及应用;再接着介绍了基于大数据平台的铁路安全管理系统需求分析,主要从铁路安全管理系统的数据现状、铁路人员相关的大数据需求分析、铁路环境相关的大数据分析需求、数据需求分析、性能分析、可行性分析;同时,本文根据需求分析,对整个系统进行了设计,主要工作有系统架构设计、总体功能设计、数据库设计、网络结构设计、安全性设计。最后,在结合目前比较流行的Java技术、Jsp技术、MySQL数据库技术、大数据技术、隐马尔可夫算法、蚁群算法等技术实现系统的功能,主要功能包括身份识别、铁路设备故障诊断、铁路设备安全风险评估、铁路沿线自然灾害预测、铁路异物侵限监测。在完成了系统的实现工作后,本文又对整个系统的功能、性能、耐压情况进行了测试,测试的结果显示整个系统功能部分基本都能实现,性能良好,耐压情况有待提高。本文的研究意义是利用现代化的技术手段,特别是大数据技术,将铁路各个部分传感器所收集的数据进行数据挖掘,服务于身份识别、设备故障诊断、设备安全风险评估、自然灾害预测、异物侵限监测等部分,保障各个列车的正常运行,提前预知可能存在的危险,使整个铁路的安全管理变得有序、高效、精准。
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