大数据在铁路运输中的作用分析
大数据在铁路车务系统安全管理中的应用
大数据在铁路车务系统安全管理中的应用【摘要】铁路车务系统安全管理对于保障铁路运输的安全和稳定至关重要。
本文探讨了大数据在铁路车务系统安全管理中的应用。
首先介绍了大数据技术的概念，指出其在铁路行业中的重要性。
然后分析了大数据在铁路事故预测、设备管理、安全监测和员工健康管理等方面的具体应用。
通过大数据分析，铁路公司可以更有效地预测事故风险，提高设备维护效率，加强安全监测体系，以及优化员工健康管理方案。
结论部分强调了大数据在铁路车务系统安全管理中的重要性，并指出其对提升铁路运输安全水平的积极作用。
大数据技术的应用为铁路行业提供了重要支持，促进了铁路运输的可持续发展。
【关键词】大数据、铁路、车务系统、安全管理、事故预测、设备管理、安全监测、员工健康管理。
1. 引言1.1 大数据在铁路车务系统安全管理中的应用大数据在铁路车务系统安全管理中的应用正逐渐受到广泛关注。
随着铁路运输的日益发展壮大，安全管理问题也成为了重中之重。
传统的安全管理方式通常依靠经验和规则的制定，但面对庞大的数据量和复杂多变的运输环境，传统方式已经无法满足需求。
大数据技术在铁路车务系统安全管理中的应用显得至关重要。
大数据技术的概念涉及数据的采集、存储、处理和分析等各个环节，通过对海量数据进行深度挖掘，可以发现潜藏的规律和趋势，从而为安全管理决策提供有力支持。
在铁路事故预测方面，大数据技术可以通过建立预警模型，及时发现潜在危险因素，减少事故发生的可能性。
在铁路设备管理和安全监测方面，大数据技术可以帮助监测设备状态、预测故障风险，提高设备运行的稳定性和可靠性。
大数据还可以应用在铁路员工健康管理中，通过对员工工作情况和健康数据的监测分析，及时发现健康问题，保障员工身心健康。
大数据在铁路车务系统安全管理中的应用具有重要意义，将为铁路运输安全和效率的提升提供强大支持。
通过大数据技术的运用，铁路安全管理将迎来新的发展机遇，为行业可持续发展奠定坚实基础。
铁路货运大数据分析与优化
铁路货运大数据分析与优化过去的几年里，随着社会和经济的快速发展，铁路货运市场成为了一项重要的行业。
随之而来的是越来越多的数据，这些数据包含着运输流量、运输时间、车次和行车时刻表、监控视频、设备运行参数、行车速度等各个方面的信息。
然而这些数据如何处理呢？如何优化铁路货运？大数据分析和优化技术应该成为我们的关注焦点。
一、大数据分析在铁路货运中的应用对于铁路货运而言，其交通网络比较复杂而且涉及到的面很广，数据也比较多。
大数据分析可以帮助我们更好地理解这些数据，取出数据中的关键信息，并在此基础上做出有益决策。
1. 人员和车辆管理日常管理中，铁路货运公司需要对车辆和人员进行管理。
铁路公司可以利用大数据分析更好地跟踪车辆位置、记录车辆里程、统计到站时间等信息，有针对性地进行管控。
通过不断地累积和更新数据，可以建立更为完整有效的人员管理体系。
2. 运输监控铁路货运公司可以利用大数据监测货物运输的全过程，及时了解整个运输的安全、效率和成本情况，并对问题采取相应的应对措施。
同时，铁路货运公司也可使用大数据技术作为追溯体系，在发生异常时及时定位到发生异常的环节，整合各部门的力量，解决问题。
3. 运力优化铁路货运公司可以利用大数据分析从数据中找到运力缺口和瓶颈，精确地定位到需求空缺的地方，确定运力的最优组合，实现运力的优化配置。
除此之外，通过大数据分析，进行运力调整，并对方案进行优化，从而解决不同场景下的优化问题。
二、铁路货运的优化铁路货运市场的复杂性和竞争性是普遍认同的，铁路公司要想在激烈的市场竞争中脱颖而出，铁路货运的优化是一个重要的关键点。
1. 运输与道路互联随着交通运输体系的改革，铁路货运与公路运输的互联互通发展得越来越快，两者间的优势互补。
铁路公司可以通过优化铁路运输网络，建设多种运输模式下的转运枢纽，增强与其他运输方式、各大物流园区的无缝连接，实现高效的物流生态圈。
2. 寻找成本优势运输成本是铁路货运的重要成本因素，优化运输成本也是铁路货运的重要方面。
大数据技术在交通运输中的应用及优化
大数据技术在交通运输中的应用及优化随着信息技术的快速发展，大数据技术正日益成为一个重要的信息化技术。
大数据技术的运用领域非常广泛，其中交通运输领域的应用也开始逐渐被重视。
本文将介绍大数据技术在交通运输中的应用及优化。
一、大数据技术在交通运输中的应用1.交通运输管理交通运输管理是交通运输领域最核心的工作之一。
大数据技术可以通过互联网、移动通信和智能设备等手段，对交通运输中的车辆、路况、驾驶员行为等进行实时采集和分析，从而为交通运输管理提供数据支持和分析依据。
2.智能交通控制智能交通控制是在现代交通基础设施中集成多种先进技术，以提高道路、交叉口、道路信号和车辆等交通元素的协同性和效率。
大数据技术可以通过交通流量数据的统计和分析，为智能交通控制提供精准的模型预测，从而实现优化交通信号、平衡交通流量等目标。
3.运输行业安全交通运输事故是大型机动运输部门面临的主要问题之一。
大数据技术可用于评估交通事故的风险，并制定相应的安全策略。
在运输过程中，大数据技术也可以实时监测车辆、驾驶员行为，从而控制事故的发生。
4.运输规划大数据技术可对城市交通运输、公路、铁路、航空、海运等运输方式进行分析和建模，通过数据挖掘与分析，找到运输规划中的瓶颈和不确定性，为决策者提供可靠的参考。
二、大数据技术在交通运输中的优化1.行车路线的优化大数据技术可分析不同路况下的车速和通行能力，并预测可能的交通拥堵。
对于车辆调度和路线规划，通过优化算法，确定最佳路径。
2.运输需求的优化基于大数据技术的优化算法，可以预测运输需求的高峰时段和区域，以便制定合理的运输计划。
同时，还可以对运输路线和运输量进行优化，降低能源消耗和运输成本。
3.供应链的优化大数据技术可用于管理供应链，从而实现优化物流效率和运输成本。
通过库存的数据分析，预测出供应链中可能出现的问题，以便提前做好应对措施。
同时，还可以实现对物流渠道和物流节点进行优化，降低物流成本，提高物流效率。
大数据分析在铁路交通运输中的应用与优化
大数据分析在铁路交通运输中的应用与优化随着信息技术的飞速发展和互联网的普及，大数据分析逐渐成为各个行业的热门话题。
在铁路交通运输领域，大数据分析也被广泛应用，为提高运输效率、优化资源配置、提供更好的服务等方面发挥着重要作用。
首先，大数据分析在铁路交通运输中的应用可以提高运输效率。
铁路系统中涉及到大量的数据，如列车时刻表、车票销售数据、车站客流数据等。
通过对这些数据进行分析，可以得出列车运行的最佳时刻表，优化列车的运行速度和停站时间，从而提高列车的运输效率。
同时，通过分析车站客流数据，可以合理调整车站的人员配置和服务设施，提高客运效率。
其次，大数据分析在铁路交通运输中的应用可以优化资源配置。
铁路运输需要大量的资源，如列车、人员、设备等。
通过对运输数据的分析，可以合理配置列车的数量和类型，优化运输线路的选择，降低运输成本。
同时，通过对人员和设备的分析，可以合理安排人员的工作时间和工作任务，提高资源的利用效率。
此外，大数据分析在铁路交通运输中的应用还可以提供更好的服务。
通过对乘客的出行数据进行分析，可以预测客流量和客流趋势，提前做好车票供应和调整运力的准备。
同时，通过对乘客的需求数据进行分析，可以提供个性化的服务，如根据乘客的出行偏好推荐最佳的出行方案、提供个性化的座位预订等。
然而，大数据分析在铁路交通运输中的应用也面临一些挑战和问题。
首先，数据的采集和整合是一个复杂的过程，需要铁路系统中各个部门的合作和信息共享。
其次，数据的质量和准确性对分析结果的可靠性和有效性有着重要影响。
此外，数据的隐私和安全问题也需要引起重视，需要制定相应的政策和措施保护乘客的个人信息。
为了克服这些问题，铁路交通运输部门可以采取一系列的措施。
首先，加强部门之间的合作和信息共享，建立统一的数据平台，方便数据的采集和整合。
其次，加强数据质量管理，建立完善的数据质量评估体系，确保数据的准确性和可靠性。
同时，加强数据安全保护，制定相关的政策和规范，保护乘客的个人信息。
大数据在铁路运输组织工作中的应用
大数据在铁路运输组织工作中的应用随着信息技术的不断发展，大数据技术已经逐渐渗透到各行各业，并成为了推动企业发展的关键因素之一。
作为交通运输领域的重要组成部分，铁路运输在保障人民生活和社会经济运行中发挥着不可替代的作用。
如何利用大数据技术来提高铁路运输的效率、安全和服务质量，已成为铁路运输组织工作中的一个重要课题。
铁路运输是一个复杂的系统，它涉及到列车调度、车辆维护、乘员运输等多个环节。
在过去，这些环节的管理往往依赖于人工经验和固定的规则，很难进行准确的预测和优化。
而大数据技术的出现，为铁路运输组织工作提供了新的思路和方法。
通过大数据技术，铁路运输组织可以利用海量的数据进行实时监控和分析，从而实现列车运行的智能调度、车辆运行的健康管理、乘员需求的精准预测等，进而提高铁路运输的运营效率和服务水平。
大数据技术对于列车调度具有重要意义。
传统的列车调度是基于固定的车辆运行图和经验判断，容易出现调度不足或者调度过剩的情况。
由于线路资源的有限性和不确定性因素的存在，使得列车调度的工作变得极为复杂。
而大数据技术可以通过实时监控列车的运行状态、乘客的出行需求、线路的交通状况等多方面的数据，实现列车运行的智能调度。
利用大数据技术可以对列车运行的实际情况进行分析，实时调整列车的运行速度和停靠站点，以最大程度地提高列车的利用率和运行效率，减少列车的滞留和晚点情况。
大数据技术在车辆维护方面也有重要的应用。
铁路运输中，车辆的安全和可靠性是至关重要的。
传统的车辆维护主要依赖于定期的检修和维护计划，往往造成了资源的浪费和车辆的故障。
而大数据技术可以通过对车辆运行数据、设备状态数据等进行实时监控和分析，实现车辆的健康管理。
通过大数据技术可以对车辆的振动、温度、压力等多个指标进行实时监测和预警，提前发现车辆的故障迹象，并为维修人员提供精准的维修建议，以保障车辆的安全和可靠性。
大数据技术对于乘员运输也有重要影响。
铁路客运是铁路运输中的重要组成部分，如何提高乘员运输的效率和服务质量成为了铁路运输组织工作的重要任务。
铁路运输新技术的研究与应用
铁路运输新技术的研究与应用随着时代的进步，铁路运输也在不断地进行着创新。
新技术的研究与应用，让铁路运输更加智能化、高效化和安全化。
今天我将和大家分享一下铁路运输新技术的研究与应用。
一、物联网技术在铁路运输中的应用物联网技术是一种将传感器、无线通信、数据处理和云计算技术等融为一体的综合技术。
物联网技术的应用可以使铁路运输更加智能化、高效化和安全化。
基于物联网技术，铁路运输在列车安全、物流信息追踪等方面取得了重大突破。
物联网技术的应用能够帮助铁路公司获取实时的车辆、路况等数据，可以让列车运行更加精准、高效。
二、机器人技术在铁路运输中的应用机器人技术是用于实现某些人力工作自动化的综合技术。
机器人技术在铁路运输中的应用主要有两个方面：一是智能化检修，二是自动化运输。
在智能化检修方面，机器人技术可以完成车辆和线路的清洗、检测、维护等工作。
机器人可以辅助工程师检查车辆，提高运输的可靠性和安全性。
在自动化运输方面，机器人可以帮助铁路公司运输货物和器材，提高运输效率。
三、大数据技术在铁路运输中的应用大数据技术是指通过强大的计算技术和数据库管理技术，对多种数据进行整合、分析、挖掘和应用。
在铁路运输中，大数据技术的应用可以对车辆、运输和基础设施进行监控和管理，帮助铁路公司进行决策和优化。
以列车故障为例，车辆故障信息可以通过大数据技术整合在一起，将数据分析，用于维修和改进对策。
这些故障和改进措施的信息可以被铁路公司收集，应用于车辆和基础设施的生命周期管理中，以实现更好的优化效果。
四、人工智能在铁路运输中的应用人工智能是指机器能够像人一样思考和决策的技术。
在铁路运输中，人工智能的应用可以帮助铁路公司进行优化决策、自动控制和智能化监控。
例如，在铁路运输中，人工智能技术可以为制定列车调度方案提供帮助。
根据铁路公司的运营数据，人工智能可以推出最佳的列车调度方案，以保证运输的效率和安全。
总结在铁路运输领域，新技术的不断研究和应用，为铁路公司的运输效率、安全和质量带来了很大的提升。
铁路运输大数据的处理及其应用研究
铁路运输大数据的处理及其应用研究近年来，随着“智能化、数字化、网络化”技术的不断推进，铁路运输大数据已经成为了铁路运输领域的一个热门话题。
铁路运输大数据是指通过对铁路运输过程中产生的各种数据进行采集、传输、存储、处理、分析和挖掘，形成的大规模数据集合。
这些数据集合中蕴含着大量的信息和价值，可以为铁路运输系统提供精准化、智能化、高效化的服务，也为铁路运输领域的管理和决策提供了强有力的支撑。
一、铁路运输大数据的处理铁路运输大数据的处理主要包括以下几个环节：1. 数据采集：铁路运输大数据的采集主要涉及到铁路业务系统、车站设备、列车设备以及各种传感器等设备。
通过对这些设备进行数据采集，可以获得海量的铁路运输数据。
2. 数据传输：铁路运输大数据的传输需要保证数据的实时性和安全性。
因此，在数据传输过程中，需要采用高速、可靠、安全的网络技术，如光纤网络、4G网络、5G网络等。
3. 数据存储：铁路运输大数据的存储需要满足数据量大、数据种类繁多、数据结构复杂、数据价值不易评估等特点。
因此，在数据存储方面，需要采用分布式存储技术，充分利用存储设备的资源，保证数据的高效、可靠、安全。
4. 数据处理：铁路运输大数据的处理主要包括数据清洗、数据分析、数据挖掘等环节。
通过对铁路运输大数据的处理，可以提取出有用的信息和知识，为铁路运输领域的管理和决策提供有效的支持和参考。
二、铁路运输大数据的应用研究铁路运输大数据在实际应用中具有广泛的应用价值和意义，主要包括以下几个方面：1. 铁路调度优化：通过对铁路运输大数据的分析和挖掘，可以对列车运行情况进行精准预测和监控，进而优化铁路调度方案，提高运输效率和服务质量。
2. 车站运营管理：通过对车站运营数据的采集、传输、存储、分析，可以实现对车站运营情况的实时监控和综合分析，及时调整运营策略，提高车站运营效率和服务质量。
3. 车辆维修保养：通过对列车设备的数据采集和监控，可以实现对列车设备的故障诊断和预测，及时进行维修保养，降低列车故障率，提高运输安全性和效率。
大数据在铁路运输中的作用分析
大数据在铁路运输中的作用分析随着经济的快速发展和人口的不断增长，铁路运输在现代社会中扮演着重要的角色。
大数据技术的出现和应用为铁路运输带来了巨大的变革和发展机遇。
本文将从货运、乘客运输、安全管理和运维管理四个方面分析大数据在铁路运输中的作用，并探讨其对铁路行业的影响。
其次，大数据在铁路乘客运输中也具有重要的作用。
通过大数据技术，铁路企业可以收集和分析乘客的出行数据，包括出行时间、出发地、目的地、乘车时间、花费等信息。
通过对这些数据的分析，铁路企业可以了解乘客的出行需求，优化车次和票务计划，提供更加满足乘客需求的服务。
同时，大数据还可以帮助铁路企业进行乘客流量预测，及时调整运力和运输计划，确保客流安全和运输效率。
此外，大数据在铁路运输的安全管理中也具有重要的作用。
通过大数据技术，铁路企业可以收集、分析和利用大量的运输安全数据，包括列车运行状态、信号系统数据、事故统计数据等。
通过对这些数据的分析，铁路企业可以及时发现和处理安全隐患，提前预警潜在风险，保障运输安全。
同时，大数据还可以帮助铁路企业进行安全风险评估和安全培训，提高员工的安全意识和应急处置能力。
最后，大数据在铁路运维管理中也发挥着重要的作用。
通过大数据技术，铁路企业可以收集和分析列车运行数据、设备状态数据和维修记录等信息，实现对运输设备的实时监测和精确控制。
通过对这些数据的分析，铁路企业可以预测设备故障和维修需求，合理安排维修资源，提高设备的可靠性和寿命。
同时，大数据还可以帮助铁路企业进行设备健康管理和设备性能优化，提高运输效率和服务质量。
综上所述，大数据在铁路运输中的作用不可忽视。
通过大数据技术，铁路企业可以实现货运网络的优化、乘客需求的精确满足、运输安全的有效管理和运维管理的智能化。
大数据技术的应用为铁路行业带来了新的发展机遇，提高了运输效率，降低了运营成本，提升了企业竞争力。
然而，大数据的应用也面临着数据安全和隐私保护等挑战，铁路企业需要合理规划和管理大数据，充分发挥其作用，确保数据的安全和合法使用。
铁路运输的信息化与数字化转型
铁路运输的信息化与数字化转型随着科技的飞速发展和数字化时代的到来，信息化和数字化已经成为各行各业的趋势和重要发展方向。
铁路运输作为我国重要的交通方式之一，也在逐步进行信息化和数字化转型，以提升安全性、效率和服务质量。
本文将从铁路运输信息化的意义、现状及挑战以及数字化转型的必要性和可行性等方面进行探讨。
一、铁路运输信息化的意义1. 提升运输效率：通过信息化技术的应用，可以实现铁路运输的智能化、自动化，减少人为操作带来的错误和延误，提高运输效率，缩短列车停留时间和运输时间。
2. 加强运输安全：信息化技术可以实时监测和掌握运行状态，提前预警和处理潜在风险，使铁路安全管理更加科学、精准。
同时，信息化还可以加强运输设备和工程的监控和维护，提升设备安全性，减少事故发生。
3. 提升服务质量：通过信息化技术，旅客可以更加便捷地购票、查询时刻表、实时了解列车运行动态等，提升服务的便利性和及时性。
货物运输方面，信息化也可以实现货物运输的跟踪和监控，提升物流效益。
二、铁路运输信息化的现状及挑战目前，我国铁路运输信息化已经取得了一定的成果。
铁路总公司建立了全国统一的信息化平台，实现了车票预订、列车时刻查询、旅客信息管理等功能。
同时，一些大城市的地铁系统也引入了信息化技术，提供了智能导航、车厢拥挤度查询等功能。
然而，铁路运输信息化仍面临一些挑战。
首先，铁路系统庞大复杂，各部门之间信息交互困难，互操作性不强。
其次，信息安全问题也是信息化进程中的重要考虑因素，铁路运输涉及大量的个人和企业信息，安全风险需要得到有效的管控。
另外，与其他交通方式相比，铁路运输在信息化方面的投入和进展还有待进一步加强。
三、铁路运输的数字化转型在铁路运输信息化的基础上，数字化转型是铁路运输发展的必然趋势。
数字化转型主要包括以下几个方面：1. 大数据应用：铁路运输涉及大量运输数据和触点数据，通过对这些数据的收集、分析和挖掘，可以优化运输规划、资源配置和服务模式，提高运输效益和服务质量。
大数据在铁路运输组织工作中的应用
大数据在铁路运输组织工作中的应用1. 引言1.1 大数据在铁路运输组织工作中的重要性随着社会经济的不断发展，铁路运输在现代物流体系中扮演着重要角色。
而随着信息化时代的到来，大数据技术的应用也为铁路运输组织工作带来了新的机遇和挑战。
大数据在铁路运输组织工作中具有重要的意义，主要体现在以下几个方面。
大数据技术可以帮助铁路运输部门实现数据的快速采集、传输和分析，从而更好地监控运输情况，提高运输效率。
通过实时监控列车运行状态、预测交通堵塞情况等，铁路运输部门可以及时调整运输计划，提升运输效率，减少延误。
大数据技术可以帮助铁路运输部门优化运输安全。
通过分析列车运行数据和乘客行为数据，铁路管理部门可以发现安全隐患，及时进行预警和处理，保障乘客的安全。
大数据技术还可以帮助铁路运输部门节约成本。
通过精准的数据分析，铁路管理部门可以合理规划资源的利用，减少浪费，降低运输成本。
大数据在铁路运输组织工作中的重要性不言而喻。
它不仅可以帮助铁路运输部门提高运输效率、优化运输安全、节约成本，还可以为决策提供强有力的支持。
铁路运输部门应积极应用大数据技术，不断推动铁路运输组织工作的现代化发展。
【字数满足要求】。
1.2 本文目的与方法本文的目的是探讨大数据在铁路运输组织工作中的重要性和应用，分析其对运输效率、安全性、成本和决策支持等方面的影响。
通过对大数据在铁路运输中的实际应用进行深入剖析，探讨如何利用大数据技术优化铁路运输组织工作，提高运输效率，优化运输安全，节约成本，增强决策支持，从而为铁路行业的发展提供有力支持。
本文将采用文献调研和案例分析的方法，通过收集相关文献和案例，深入了解大数据在铁路运输组织工作中的应用情况和效果。
在文献调研的基础上，分析大数据技术在铁路运输中的具体应用，剖析其优势和挑战，结合实际案例进行深入研究和分析。
通过对比不同案例的应用效果，总结出大数据在铁路运输组织工作中的积极影响及未来发展趋势，为相关决策者和研究人员提供参考。
大数据在铁路运输组织工作中的应用
大数据在铁路运输组织工作中的应用随着信息化的快速发展，铁路运输组织工作得到极大的改观。
其中，大数据技术的应用为铁路运输组织工作提供了强有力的支持。
下面将从数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据应用几个方面来阐述大数据在铁路运输组织工作中的应用。
一、数据采集铁路运输组织工作中最基础的一步是数据采集。
数据采集过程中，需要收集大量的列车运行、货物运输、客流量等各种数据。
这些数据来源广泛，包括：列车实时运行数据、企业网络成本数据、供应链管理数据、物流运输成本、质量管理数据等等。
数据采集的速度、准确度和稳定性成为了保证铁路运输组织工作中数据质量最基本的几个要素。
大数据技术可以通过传感器、监测设备、无人机、RFID等多种方式收集大量数据并实现快速传输，解决了传统数据采集速度慢、资源浪费、数据差异性大等问题。
二、数据存储数据存储是铁路运输组织工作中最基础的一步。
传统铁路组织工作中，数据转化成简单的电子表格存储在各个部门的计算机上。
数据存储效率低、数据可用性差、以及存储空间不足等问题是常见的。
大数据技术为这类问题提供的解决方案是使用大数据存储组件，如：Hadoop、HBase、Ceph、MongoDB等。
这些数据存储技术可以存储大数据量的非结构化和半结构化数据，从而更好地保护数据安全、加强数据分析及应用。
三、数据处理大数据处理是铁路运输组织工作中的核心问题之一。
传统数据处理方法因为缺乏正确的解决方案或技术仍存在许多问题。
而大数据处理可以利用尖端技术和创新方法解决这类问题。
大数据技术可以采用实时数据流技术来快速处理大量海量的数据流，能够快捷处理各类数据类型的同时，对数据准确性和可靠性有极高的要求。
四、数据分析数据分析是铁路运输组织工作中非常重要的一步。
数据分析可以通过使用各种分析工具、算法来指导组织工作，实现快速、精准、高效的决策。
利用大数据技术，可以挖掘数据中潜在的关系、趋势、规律、行为等，来分析分面向铁路运输组织工作的关键问题，从而支持组织工作，实现运输安全、高效、经济的目标。
基于大数据的铁路运输调度浅析
基于大数据的铁路运输调度浅析【摘要】本文旨在探讨基于大数据的铁路运输调度。
在分析了研究背景和研究意义。
在详细介绍了大数据在铁路运输调度中的应用和技术优势，以及基于大数据的铁路运输调度系统构建和对效率的提升以及对安全性的影响。
在结论部分探讨了基于大数据的铁路运输调度的未来发展方向，并进行了总结。
通过对大数据在铁路运输调度中的应用和优势的深入讨论，可以为铁路运输行业提供更高效、更安全的调度解决方案，促进行业的持续发展和进步。
【关键词】铁路运输调度、大数据、应用、优势、系统构建、效率提升、安全性、未来发展方向1. 引言1.1 研究背景在传统的铁路运输调度中，调度员主要依靠经验和手动操作来进行列车的调度和控制。
这种方式存在着调度效率低下、信息传递不及时、调度决策难以贯彻执行等问题。
而大数据技术的出现，通过采集、存储、分析大量的铁路运输数据，可以实现对铁路运输过程的全面监控和精准调度，有效缓解了人工调度的局限性。
基于大数据的铁路运输调度系统的建立，不仅可以实现对列车运行状态的实时监测和预测，还能够通过数据挖掘和分析技术，提高调度的响应速度和准确性。
大数据技术在铁路运输调度中的应用也有助于优化列车运行方案、提升运输效率，进而降低运输成本，实现铁路运输系统的可持续发展。
1.2 研究意义铁路运输是国家经济发展的重要组成部分，铁路运输调度的效率和安全性直接关系到整个国家交通运输体系的运行效果。
传统的铁路运输调度方式存在着调度效率低、资源利用率不高、调度决策难以准确的问题。
随着大数据技术的快速发展，基于大数据的铁路运输调度逐渐成为研究热点。
大数据技术的应用，可以帮助铁路部门对各种铁路数据进行处理和分析，从而实现对铁路运输活动的实时监测、分析和预测。
大数据技术的广泛运用不仅可以提高铁路运输调度的效率，还能够有效提升铁路运输的安全性。
基于大数据的铁路运输调度在实践中具有重要的研究意义。
本文将从大数据在铁路运输调度中的应用、技术优势、系统构建、效率提升和安全性影响等方面进行深入分析，旨在为铁路运输调度提供新的思路和方法。
铁路大数据分析与应用探究
铁路大数据分析与应用探究一、引言随着智能时代的到来，各种大数据应用呈井喷式发展。
铁路大数据分析与应用，作为运输领域关键技术之一，正变得越来越受到重视。
铁路大数据分析和应用的发展，不仅能够提高铁路行业的管理效率和安全性，还能为城市规划、经济研究等行业提供更为丰富精确的数据支持。
本文旨在通过铁路大数据的实例分析，探究其在铁路行业中的应用及其效果。
二、铁路大数据分析1.数据采集铁路大数据分析所需的数据一般包括货运和客运数据，如车次、站名、货物种类、货运量、客运量、列车运行时间、列车出发和到站时间、列车速度、列车延误时间、机车编号等信息。
铁路公司通过各种设备收集数据，比如车载GPS、智能感知监测设备、网络设备和数据库等，然后存储在云端数据库中。
2.数据处理和分析铁路大数据的分析可通过数据挖掘工具和算法完成。
其主要分为：数据预处理、数据建模、数据分析和数据展示。
数据预处理主要是对数据进行清洗、去噪、抽样、平衡，使数据能够满足分析需求。
数据建模是采用数据挖掘算法从数据中提取特征，建立数据模型。
数据分析是对数据的探索和分析，包括监控、预测和异常检测等分析。
数据展示则是将诸如报表、图表等结果进行可视化展示。
三、铁路大数据在运输行业的应用1. 预测客流量铁路公司可以根据历史数据以及当时的天气、节假日等因素，通过数据分析模型进行客流量的预测。
在客流低峰期铁路公司可以减少运营列车数量，等到客流高峰期再增加。
这样不仅可以节省成本，还可以保障旅客的出行安全。
2. 资源规划铁路公司可以通过大数据分析预测货物的流向和规模，在货物运输高峰期准备足够的运送资源，以确保货物正常运输。
同时，铁路公司可以根据大数据分析结果，合理规划机车、车站等资源的使用，提高资源利用效率。
3. 延误分析铁路公司可以通过大数据分析对非正常情况进行监测，比如列车延误。
当发现有列车延误的情况时，铁路公司可以及时进行排查，避免延误情况蔓延影响其他列车。
另外，铁路公司可以通过大数据分析，寻找延误的原因并采取措施避免类似情况发生。
铁路运输大数据分析与优化
铁路运输大数据分析与优化随着信息技术的快速发展，数据已经成为了一个企业决策的重要依据。
铁路运输作为我国重要的交通方式之一，在日常运营过程中，也会产生大量的运输数据。
这些数据不仅记录了列车的行驶速度、载货量等信息，还包括了乘客的购票信息、列车的停靠站点等细节。
通过对这些大数据进行分析与优化，可以帮助铁路企业更好地提升运输效率，提高服务质量。
一、铁路运输大数据的来源铁路运输的大数据来源非常广泛，主要有以下几个方面：1.列车状态数据，包括列车的位置、速度、到站时间等信息。
这些数据可以实时监控列车的运行情况，以及对列车进行动态调度。
2.运输指令数据，包括运输计划、车站负责人员信息等。
这些信息可以对列车的运输进行统筹安排和监督管理。
3.客运数据，包括乘客的购票信息、乘车记录等。
这些数据可以用于客流统计和分析，从而更好地为旅客提供服务。
4.货运数据，包括货物的种类、重量等信息。
这些数据可以用于货物的运输计划和安排。
二、铁路运输大数据的价值铁路运输的大数据可以为铁路企业带来很多价值。
以下是其中几个方面：1.优化列车运行方案，提高运输效率。
通过追踪列车的实时位置和速度信息，以及预测列车的到达时间，可以实现对列车的动态调度，并制定更加精确的列车运行方案。
2.提高客运服务质量。
通过分析客运数据，可以了解旅客的出行需求和行为特点，为旅客提供更加个性化和差异化的服务。
可以统计客流，为旅客提供更好的购票服务和安排站点等服务。
3.优化物流运输，提高运输效率。
对货运数据进行分析，制定合理的货物运输计划，可以减少空载率，提高运输效率。
三、铁路运输大数据的分析方法铁路运输的大数据分析需要用到很多技术和方法。
以下是其中几个：1.数据挖掘技术。
通过探索运输数据中的隐含关系，提取有用信息，预测未来趋势，为铁路企业提供新的思路和决策依据。
2.机器学习技术。
通过建立模型，分析数据中的规律，实现预测和分类等功能。
例如，可以通过机器学习技术提高货物装车的效率，减少装车时间，提高运输效率。
大数据平台在铁路货运中的应用研究
大数据平台在铁路货运中的应用研究铁路货运作为一种传统的物流方式，一直扮演着重要而不可或缺的角色。
然而，随着信息技术的快速发展，大数据平台逐渐进入了铁路货运领域，并带来了诸多改变和创新。
本文将探讨大数据平台在铁路货运中的应用研究，以及其在提高效率、优化资源配置等方面的作用。
一、大数据平台在铁路货运中的应用背景随着互联网的普及和信息技术的发展，大量的数据在日常活动中被产生并储存。
这些数据包含了关于货物、车辆、线路等方方面面的信息，其中蕴含着宝贵的商业智慧。
而传统的人工处理方式已无法满足处理和分析海量数据的需求，因此大数据平台应运而生。
在铁路货运中，大数据平台可以整合和分析各种数据，为决策者提供更准确、可靠的信息，从而帮助他们做出更明智的决策。
二、大数据平台在铁路货运中的应用1. 货物调度和跟踪传统上，铁路货运中货物的调度和跟踪都是通过人工操作进行。
然而，借助大数据平台，可以实现货物的自动调度和实时跟踪。
通过对各个环节的数据进行收集和分析，系统可以根据实际情况做出最佳调度方案，并实时监控货物的运输状态，从而提升整体运输效率和货运质量。
2. 资源配置和优化铁路货运中，车辆和线路的资源是非常宝贵的。
大数据平台可以通过分析历史数据和实时数据，对车辆和线路进行智能优化配置。
比如，根据历史数据预测某个时间段的货物需求量，系统可以提前将合适的车辆和线路调配到相应的地区，从而提高资源的利用率和运输的效率。
3. 风险预警和管理在复杂的铁路货运环境中，很多事故和问题常常难以预料。
大数据平台可以实时监测各个环节的数据，并通过智能算法进行分析和预测，从而及时预警可能出现的风险。
比如，系统可以通过分析运输过程中的传感器数据，发现车辆的异常行为并提前采取措施，避免事故的发生。
三、大数据平台在铁路货运中的优势和挑战1. 优势大数据平台在铁路货运中有诸多优势。
首先，它可以提供准确、实时的数据，为决策者提供更可靠的信息。
其次，它可以通过智能算法进行数据分析和预测，帮助决策者制定更科学的方案。
大数据在铁路运输组织工作中的应用
大数据在铁路运输组织工作中的应用近年来，随着大数据技术的不断发展和应用，铁路行业也逐渐意识到了大数据在其组织工作中的重要性。
本文将探讨大数据在铁路运输组织工作中的应用。
铁路运输组织是指对铁路运输的计划、控制、指挥、调度和监督等工作。
在铁路行业中，由于车辆数量庞大、运输距离广泛，铁路运输组织的工作量非常大，这就需要借助大数据技术来更好地进行组织和管理。
1.预测需求大数据技术可以通过对历史数据进行分析，预测未来的运输需求。
铁路运输公司可以根据预测结果调整运输计划，合理安排运力和运输路径，提高运输效率和利润。
2.优化运输方案铁路运输组织中最重要的问题之一就是如何优化运输方案，降低运输成本。
大数据技术可以帮助铁路运输公司对运输网络进行分析和优化，找到最优的运输方案。
例如，通过对运输路线、车型、装卸方式等因素的分析，可以制定出最优的运输方案，提高运输效益。
3.实时监测大数据技术可以实时监测铁路运输过程中的各项数据，如车辆位置、运行速度、耗能等，实现对运输过程的实时监控。
这可以帮助铁路运输公司及时发现问题，及时作出调整，避免运输过程中出现事故和延误。
1.货物运输的配载优化2.列车调度的优化列车调度是铁路运输组织中最关键的环节之一。
利用大数据技术，可以对列车运行情况进行实时监控和分析，优化列车调度方案，降低列车迟到率和延误率。
例如，铁路运输公司可以根据列车的运行速度和到站时间等因素，优化列车的调度方案，避免列车之间的冲突，提高列车的使用效率和运输效率。
3.车辆运力的优化铁路运输公司需要根据市场需求和货物类型等因素，合理地配置车辆运力。
利用大数据技术，可以对铁路车辆的运行情况进行实时监控和分析，有针对性地调整车辆的使用和配备。
例如，在节假日或旅游旺季，铁路运输公司可以通过大数据技术，增加一些适合运输旅客的车辆，提高铁路运输效率。
大数据技术在铁路运输组织中的应用前景非常广阔。
未来，随着大数据技术的不断发展和完善，将有更多的应用场景出现。
铁路航空大数据分析报告(3篇)
第1篇一、引言随着我国经济的快速发展和城市化进程的加快，铁路和航空作为重要的交通运输方式，在人们的出行和货物运输中扮演着越来越重要的角色。
大数据技术的兴起为交通运输行业带来了前所未有的变革，通过对铁路航空大数据的分析，可以更好地了解旅客出行习惯、优化运输资源配置、提高运输效率，从而推动我国交通运输行业的可持续发展。
本报告将对铁路航空大数据进行深入分析，旨在为相关部门和企业提供决策参考。
二、数据来源及分析方法1. 数据来源本报告所使用的数据主要来源于以下几个方面：（1）铁路部门官方数据：包括旅客运输量、列车运行数据、车站客流量等。
（2）航空部门官方数据：包括航班起降数据、旅客运输量、机场客流量等。
（3）第三方数据平台：如携程、去哪儿等在线旅游平台，提供旅客出行预订数据。
（4）社交网络数据：通过微博、微信等社交平台，收集旅客出行评论、反馈等信息。
2. 分析方法（1）统计分析：对数据进行分析，计算各类指标的均值、标准差、分布等，以了解旅客出行规律。
（2）关联规则挖掘：通过关联规则挖掘算法，分析不同出行方式、时间、地点之间的关系。
（3）时间序列分析：利用时间序列分析方法，预测未来一段时间内旅客出行趋势。
（4）聚类分析：对旅客出行数据进行聚类分析，挖掘不同旅客群体的出行特征。
三、数据分析结果1. 旅客出行特征分析（1）旅客出行时间分布根据铁路和航空部门官方数据，分析得出旅客出行时间主要集中在节假日、周末以及早晚高峰时段。
具体表现为：- 铁路旅客出行高峰时段集中在早晨6:00-8:00，以及下午14:00-16:00。
- 航空旅客出行高峰时段集中在早晨7:00-9:00，以及下午14:00-16:00。
（2）旅客出行地点分布通过对第三方数据平台的预订数据进行分析，得出以下结论：- 铁路旅客出行目的地主要集中在一线城市、省会城市以及经济发达地区。
- 航空旅客出行目的地主要集中在国内外热门旅游城市、商务城市以及一线城市。
铁路运输大数据分析与应用
铁路运输大数据分析与应用铁路运输是社会发展的重要组成部分之一，而随着科技的不断发展，越来越多的数据被获取和储存。
这些数据不仅包括了行程、时间、速度等基本信息，还包括了气候、交通、工程等一系列关联信息。
通过对这些数据的分析，可以为铁路运输的安全、效率和可靠性提供有力支撑，这就是铁路运输大数据分析与应用。
一、铁路运输大数据的特点铁路运输大数据的特点主要体现在以下几个方面：1.体量巨大铁路运输大数据来源广泛，包括了从火车开行、车站管理到客户需求等方面的数据。
数据量非常庞大，一个简单的火车车头就可以存储大量信息。
2.数据复杂性高铁路运输大数据不仅包括了行程、时间、速度等基本信息，还包括了气候、交通、工程等一系列关联信息。
这些信息之间的关系错综复杂，难以分析。
3.处理方式多样铁路运输大数据的处理方式可以是离线、在线、流式等一系列方式，每种方式都有其适应的场景和优势。
二、铁路运输大数据的应用铁路运输大数据的应用主要可以从以下几个方面来分析：1.提高运输效率通过对铁路运输大数据的分析，可以针对不同火车的行程、速度、时间等因素进行优化，提高整体的运输效率。
2.增强安全保障铁路运输大数据可以充分分析车辆、轨道、修建等方面的数据，以此提高铁路运输的安全稳定性。
在火车运行中，还可以充分利用大数据技术，进行实时动态监控，对人员和财产实现全方位保障。
3.提高服务质量铁路运输大数据可以更具有针对性的分析客户需求，定制个性化方案，提高客户服务质量，提升客户满意度。
4.实现智能化通过铁路运输大数据的智能化，在运输过程中可以实现自动化和智能化控制，减少人工操作弊端和误差，实现完美的人机协同效果。
三、铁路运输大数据的发展趋势在铁路运输大数据的发展过程中，最重要的趋势是深度学习和人工智能的应用。
通过深度学习，可以对铁路大数据中的关系和规律进行更加深入地挖掘，发现和解决问题。
而人工智能则可以在整个铁路运输过程中看到范围更广泛和速度更快的信息，以此最优化铁路运输系统的运营效率。
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铁路是一种传统的轨道交通运输工具，在如今的交通运输中担当重要的职能，为了进一步挖掘铁路运输的价值，铁路部门对管理体制进行了改革，进一步推动企业创新，提高服务质量，提高公司经营效益。
铁路信息化建设也在适应如今的市场变化，为用户提供综合性的服务，推进铁路大数据的共享，打造立体的运输体系，朝着现代化运输方向迈进。
1 大数据的概念大数据（Big data）需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
近几年来，科学技术在不断发展，人们在日常生产生活中，数据量呈现井喷状态，大数据已经引发了一次全新的技术革命。
从信息技术的发展程度来看，大数据并非是突然出现在人们的视野中的，而是在过去的几十年内，在多个领域已经看到了其成长的苗头。
大数据出现的意义并非是掌握较为庞大的数据信息，而是对这些数据进行专业化的处理，尤其是在如今信息时代，数据量较多，对于数据进行收集，存储以及分析，挖掘数据背后存在的价值，进一步找出其中的内部规律，也能更好地发挥数据的价值。
目前大数据已经在全球范围内得到了较好的使用，在多个领域发挥了重要的作用，也成为了国家的重要战略资源，借助大数据可以促进国家经济发展，进一步提高政府的工作效率服务质量。
2 铁路运输发展对大数据应用的需求如今铁路运输在不断的发展，进一步促进了经济的增长，其信息化建设水平也在不断的提升。
目前中国铁路已经建成了多种运输信息系统，通过不同信息系统之间的数据资源相互整合以及信息共享，对铁路运输的全过程进行了覆盖，也收集整理了较多的铁路运输信息。
铁路运输行业要进一步的发展，除了要实现铁路内部信息沟通之外，也需要将铁路运输过程中的信息结合起来，通过与其他部门之间的合作，促进铁路运输多式联运发展。
2.1 铁路运输多式联运的需求目前在国外很多国家的交通运输体系中，多式联运已经成为了最主要的运输模式。
铁路部门得以和其他部门相互融合，在多个环节进行数据的交换和整理，这样能将不同的运输方式进行统调整合，进一步提高了交通运输的服务质量，也能降低运输成本。
借助大数据技术，可以更好地完成数据的整理环节，这样能够促进不同运输方式的结合，也能进一步促进运输体系不断的优化和完善。
2.2 铁路运输营销策略的需求目前中国铁路改变了传统的经营理念，尤其是结合信息时代的发展要求，将互联网和传统的铁路行业相互融合，构建了中国铁路网站，这样可以实现网上交易及一些仓储服务等多种业务类型。
和传统的线下经营来说，电子商务的数据信息较为全面，不仅仅有用户的消费信息还包括用户的浏览信息、产品交易量、商家信息及用户评价等。
借助这些信息可以更好的去分析企业的商业价值以及消费者的个人喜好分析不同业务类型的利润和增长速度。
借助大数据对所有的数据类型进行整理分析，找出其内部规律，也能进一步明确企业业务中的利润排名，避免一些资源的浪费，更为精准的进行市场预测，完成精准营销以及产品设计等铁路运输营销策略的制定和落实。
2.3 铁路货运生产决策的需求铁路货运是铁路运输的重要环节，在货运生产过程中，从最初的装车到后续的发车追踪以及到达卸车各个环节都需要进行合理的操作，这样才能进一步优化内部组织，也能保证铁路高效平稳运行。
借助多种技术手段的应用，以及基础设施的不断完善，铁路运输能力的进一步提升也需要对运输数据进行实事收集以及处理。
借助大数据技术的应用，能够更为准确的掌握铁路货运生产决策的方向，明确运输策略，也能够进行一些安全保护，确保铁路运输的高效安全。
3 大数据在铁路运输中的作用建立铁路运输的大数据平台，完善各种数据信息的收集、整理以及后续的处理，通过各部门之间的信息联通，能进一步提高铁路运输的效率，降低成本，同时打造全新的大数据铁路运输形态。
3.1 大数据加快多式联运的运输效率国外的铁路信息化建设起步较早，其中铁路在运营以及设备管理中存在着大量的数据，大数据的应用也起到了较好的效果。
我国经过几十年的发展，铁路信息化建设也取得了一定的成绩，在一些营销和管理中也发挥了其价值，进一步促进了铁路改革。
铁路大数据主要是由一些客运，货运，移动设备工程建设等多个领域的数据集合，数据量较为庞大，数据类型以较多，并且具有较高的价值，目前铁路大数据应用正处于迅速发展的阶段，也起到了较为重要的作用。
多式联运所涉及到的数据量较为庞大，需要整合多方面铁路信息资源，跨行业，跨企业进行数据的收集和整理，完成数据信息的共享和分析，进一步降低了运输成本，也能够提高运输效率。
3.2 大数据实现客户运输需求的自动规划客户在有出行需求时，可以通过大数据分析来完成用户运输需求的规划，方便用户的出行，用户不需要提前到达现场，只需要通过一些客户端网站等渠道来提交运输请求，铁路数据平台可以接收用户的运输请求，然后分析目前国内外铁路的运输状况与客户的需求进行匹配，为客户提供必要的运输策略，制定适合的运输计划，也能为客户的出行提供一整套的解决方案，同时掌握客户的运输信息，也能够进一步提高用户的满意度。
除了客运之外，在货运中更加能够满足用户的需求，在一些货物配送过程中可以进行实时的数据监测，然后用户了解到货物的运输状态以及运输地点，同时也能够根据运输的目的地路线来进行交通状况分析，找出最佳的配送路线，对一些事故多发地段进行预警，同样也能够保证整个运输过程中的安全，提高运输的（下转第269页）大数据在铁路运输中的作用分析孙建晖（辽宁铁道职业技术学院，锦州 121000）摘要：随着“大数据”的概念被提出，大数据已经成为社会生产生活中的重要资源，在众多领域被广泛的应用，并发挥了重要作用。
铁路信息化建设在不断地推进，如何利用好铁路运输的大数据，进一步推动铁路物流的发展。
本文从大数据的概念入手，分析铁路运输发展对大数据应用的需求，最后提出大数据在铁路运输中的具体作用。
关键词：大数据；铁路运输；作用doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2019.02.218中图分类号：F49；F532 文献标示码：A 文章编码：1672-7274（2019）02-0267-02建立起网络研究内容的框架体系结构。
（2）随机过程、排队论和图论是研究分析通信网络的数学基础，考虑学生对这些数学知识的掌握程度，在教学过程中，此部分将教材中复杂的数学推导过程省略，侧重于方法和结论的使用，使学生建立起利用数学理论分析通信网络的方法和概念，从而能够再后续具体通信网络的学习过程中掌握清晰的分析、研究甚至设计方法。
（3）端到端传输协议、网络的时延性能、多址技术、路由算法以及流量和拥塞控制是通信网络的核心部分，是网络设计的理论基础和依据。
该部分的教学内容既要重视基础知识、经典算法、经典结构的讲解，将教材中部分语言晦涩，不易理解的内容用简单、清楚、流畅、更易于理解的方式进行阐述，更加有利于学生的理解与掌握。
另一方面，还要适当加入一些能够反映本学科领域的前沿以及最新科技成果，将理论与实际相结合，以此来带动和激发学生的学习兴趣与创新意识，了解当前网络技术发展的新趋势和未来发展的方向。
（4）改变传统的教学方式，引导学生在学习理论课程的同时，能够积极参与到学习过程中来，将课程中的理论知识具体应用到网络的建立与分析中。
因此，在理论教学的同时，可适当加入一些研讨课程，借助如Matlab等软件工具，对理论学习中涉及到的公式、算法进行验证。
也可以进行通信网络的建模与仿真，在对网络各个环节模型的建立与分析中，学生能够学会利用数学方式研究通信网络，掌握研究通信网络的数学分析方法，让学生能够独立地对网络进行分析，加深对通信网络基本原理、基本结构和基本方法的理解和掌握，为将来搭建不同场景下的新型特色网络奠定基础。
3 结束语《通信网理论基础》是电子信息类，尤其是通信工程专业一门非常重要的必修课程，是学习移动通信、光纤通信、计算机网络等后续通信网络课程的基础，该课程是学生在今后研究、设计和搭建通信网络的理论基础。
对该课程的教学改革具有重要意义，我们将在教学实践中不断地总结经验，实现本科教育与通信技术人才对接的培养目标，培养出适合通信行业发展需要的通信工程专业人才。
参考文献[1] 李建东，盛敏，李红艳.通信网络基础（第二版）[M].北京：高等教育出版社，2011.[2] 王霄峻，陈晓曙.“通信网络”课程体系建设和教学实践[J].电气电子教学学报，2016（4）：39-42.[3] 石文孝.通信网理论与应用[M].北京：电子工业出版社，2014.[4] 张颖，陈美娟，孙晓玲.基于创新型人才培养的通信网基础教学改革探讨[J].黑龙江教育学院学报，2011（11）：66-69.（上接第196页）（2）使用Smart3D图像处理软件将获得的图像文件进行处理，得到目标的三维模型。
（3）生成的模型，由多个带有GPS坐标及高度信息的点支持，因此可以在模型上直接进行长度测量，高度测量，面积测量等。
4 研究结果借助多样的通信传输技术手段，可以将无人机系统有限的图传距离无限延伸，并且随着移动通信技术的发展，今后5G技术将实现更大带宽信息量、更高速度的传输，可以更好的满足无人机实时图像远程传输的需要。
使用图像处理技术，将数量、容量都十分庞大的基础影像资料转变成为直观明了的单一拼接图像、三维模型等文件，不仅大大减少了油气管线巡线工作的工作量，并且，制作的影像处理文件，均带有地理坐标信息等参数，能为油气生产信息化提供数据基础，为今后油气生产大数据提供地理信息数据源。
（上接第233页）知识进行学习，还有计算机的知识也要掌握。
对于现代化网络技术的掌握是极其重要的，只有档案管理者对专业知识的不断学习，对网络应用的不断掌握，意识到在档案管理工作中要进行信息化的应用，从而保证在档案管理信息化建设上运用更为专业的技术，提高城建档案信息化的建设水平。
3 结束语大数据时代下，城市建设档案管理工作需要将现代的信息化建设融入到其中，保证城市建设档案管理工作在面对管理工作较多时能够从容处理，放弃传统的手工存档操作，利用网络文档进行档案的记录，做好档案管理工作，确保对城市建设记录工作的进行。
参考文献[1] 张亚勇，王路.大数据时代下城建档案信息化建设要点[J].海峡科技与产业，2018（04）：29-30+34.[2] 张晓英.大数据时代城建档案信息化建设的思考[J].价值工程，2017，36（25）：70-71.[3] 林春蕾.大数据时代加强城建档案人才队伍建设的思考[J].城建档案，2014（08）：30-31.[4] 金雪.大数据时代背景下的城建档案利用统计工作[J].城建档案，2014（08）：34-35.（上接第267页）效率，避免由于突发因素过多，影响到货物的正常运输。
3.3 大数据提升运输生产组织和经营管理借助大数据技术可以挖掘铁路运输过程中的各种影响因素，让决策者能够更为及时、准确地掌握在铁路运输过程中的综合风险。