基于数据挖掘技术的铁路安全监测方法研究

基于数据挖掘技术的铁路安全监测方法研究
随着铁路交通的不断发展，铁路安全问题越来越受到关注。

铁路运营面临的安全风险包括车站、车辆、线路、信号、通信等多个方面，如何有效监测铁路安全风险成为了一个亟待解决的问题。

数据挖掘技术作为一种有效的方法，可以加快铁路安全监测和风险分析的进程。

一、数据挖掘技术基础
数据挖掘技术是一种基于数据的智能算法，能够挖掘大量数据中的潜在信息，发现隐藏在数据背后的规律和模式。

数据挖掘技术包括聚类、分类、关联分析、异常检测等方法，这些方法都可以用于铁路安全风险监测。

其中，聚类和分类主要应用于识别铁路巨大的数据流中与安全问题相关的模式，而关联分析和异常检测则主要应用于安全风险预测和异常检测。

二、铁路安全监测内容
铁路安全监测包括车站、车辆、线路、信号、通信等多个方面。

因此，在铁路安全监测中，需要收集的数据非常多、分散以及来源不同。

聚集这些数据到一起是至关重要的，因为这才有助于发现在不同数据源之间的关联。

铁路安全监测数据的收集依赖于各种传感器和其它现场设备，显然，这些设备不可避免地会产生一些噪声和误报。

数据挖掘技术可以从这堆大量的数据中识别信息的模型、识别异常事件，并预测哪些数据来自真实或虚假源头。

三、聚类分析在铁路安全监测中的应用
聚类是一种通过将不同数据样本归类到不同的组内，从而寻找相似性的数据模式的方法。

在铁路安全监测中，聚类分析可以用于:
1.捕获类似事件的共同原因
2.基于事件发生的时间、位置、特征等参数聚类分析
3.在监测时采取预防性措施。

当铁路运营商分析多年数据后，可以将不同的事件分类为特定的类别，例如, 十年内每年在每个车站发生轨道除铁工不良行为上报数。

该聚类强化了呈现出与某一年同异项，可以衡量过去的年度中是否发生过不寻常的情况，在后期监测时启动防范措施，例如调查、整改、处罚等。

四、分类分析在铁路安全监测中的应用
分类是指将不同的数据样本基于输入变量归类到预设的某一类别中。

在铁路安全监测中，分类可以用于:
1.发现代码错误的程序
2.通过算法筛选出问题的案件
3.提升铁路信号和通信系统的运行速度。

分类分析可以考虑的因素包括车站名称、车辆型号、路段代码等，以及流行程度和在每个组内的事件类型等。

例如，铁路运营商可以采用分类分析方法来辨别在不同车站频繁发生的不同类型交通安全事件，并提出系统性解决方案。

分类方法的结果可以用于规划全国铁路交通安全防范工作而将注意力更加集中的区域-安全风险较高的地区。

五、关联分析在铁路安全监测中的应用
关联分析是一种算法操作，可从大数量数据中发现共现的模式。

在铁路安全监测中，关联分析可以用于:
1. 图形化展示事件历史，以确定潜在的危险因素
2.发现事件发生与其他因素存在相对应的和共同点的事件。

关联分析可以确定与铁路事件有关的特定信号和其他事件。

铁路运营商可以在从其他车站和区域图形化展示，而确定整体风险范围内的潜在问题。

六、异常检测在铁路安全监测中的应用
异常检测是用来寻找大数据中的异常值的方法。

在铁路安全监测中，异常检测能够用于:
1. 验证、修剪和修改数据源
2.确定交警的合适罚款数量
3.发现异常事件，如犯罪和运输安全事件。

铁路运营商可以使用异常检测方法，以便自动检测并跟踪已知的异常情况，避免对数据源进行手动检测。

七、结论
综上所述，数据挖掘技术在铁路安全监测中起到了非常重要的作用，尤其是通过聚类、分类、关联分析、异常检测等一系列方法，可以加速监测和风险分析的进程。

虽然数据挖掘技术还面临着一些问题，如数据合理性问题，但在未来，数据挖掘技术将在铁路安全监测领域发挥越来越重要的作用。