基于大数据技术的铁路运输统计研究

基于大数据技术的铁路运输统计研究

随着科技的发展，铁路运输的统计工作已经从手工纸质化、Excel电子表格化，向着

基于大数据技术的数字化方向发展。大数据技术强调的是通过数据挖掘、数据分析、模型

计算等方法，提高数据的使用价值和效能，进而增强数据的决策支持能力。本文将探讨如

何基于大数据技术对铁路运输进行统计研究。

一、铁路运输数据采集

在数字化铁路运输统计中，数据的采集是首要的工作。数据来源包括铁路部门内部系

统的自动化数据、边缘设备的传感器数据、线下物流企业的数据、以及互联网公司提供的

数据等。

静态数据：指不会频繁产生变化的数据，比如说基本信息、设备资产信息、路线信息等。

动态数据：铁路运输领域中与物流量变化有关的数据，比如：有车应车计划，动车组、插入式高铁的运行状态，货车的运行位置与装载量等等。

数据采集方式包括：

（1）自动化采集。设备上的传感器设置流量计、温度计等传感器进行实时的采集。

（2）企业网络和系统的接口采集。这类数据的使用需要经过企业内部授权，常常采用非结构化数据采集方式。

（3）云上的大数据网络接口提供。这类数据往往不存在于原先的铁路运输系统之中，而是在运输中搭配互联网数据后，经过特定传输方式，再次在云端进行处理。

铁路运输领域的数据处理工作主要包括：数据质量控制、数据清洗与归档、数据分析

识别与建模分析。

（1）数据质量控制

铁路运输领域中的数据质量控制需考虑如下因素：

①数据来源的完整性和准确性，要保证数据采集的真实性。

②铁路运输领域数据的独特性和复杂性，针对不同的数据，建立“一对一”的数据质

量控制标准。

③数据的稳定性和灵活性。在数据处理过程中，需要确保数据的稳定性，即数据处理的一致性，同时又应考虑到数据的灵活性，即数据处理的选项性，以便满足不同角色的需要。

（2）数据清洗与归档

铁路运输领域的数据清洗与归档主要是针对数据的实效性进行处理。一方面，需要清洗无关信息，如：重复数据、空值数据；另一方面，还需要归档数据，及时到达目的地。实效性数据清洗的基本特点是自动化和高效性。

（3）数据分析识别与建模分析

数据分析要依据不同的应用场景和业务需求，采用不同的分析方法。常用的数据分析方法包括：统计分析、数据挖掘、机器学习等。

铁路运输领域的数据建模分析是指对铁路运输数据进行建模分析，以创建出各种不同类型的数据模型，帮助无法直接处理这些数据的人来处理相关问题。建模分析方法包括：线性回归、逻辑回归、预测模型等。

三、运输数据分析的应用

铁路运输领域的大数据分析应用有很多，比如：智能管控、精细调度、追溯查询等。

（1）智能管控

传统的铁路运输中，人工管理的成本非常高，而且会存在一些不足，例如：误差、复杂度。大数据分析技术可以应用在铁路运输的管理和操作中，可以尽可能在很小的时间内做出决策，有效增强运输的管控能力。

（2）精细调度

精细调度是指根据数据对铁路运输进行更加智能、优化的调度，以实现车辆的运输最大值，同时减少运输成本。相对于传统的调度方式，精细调度的核心是数据能否提供精确信息。大数据技术的应用可以将运输业务的数据紧密结合起来，提供相应的数据模型，从而精细地调度车辆。

（3）追溯查询

铁路运输领域复杂的管理流程中，有时会出现一些漏洞和问题。通过追溯查询系统，可以对数据进行查询和追踪，从而实现最终的解决和完整性。

总结：

大数据技术对铁路运输的统计研究尤其重要，它有利于更好地分析铁路运输数据、推测未来走向并提供决策建议。铁路运输领域数字化的转型需要精细化的数据采集、处理和建模，其中大数据将会发挥越来越重要的作用。