【摘要】：鐵路作為關(guān)系國計民生的重要運輸方式,在拉動國民經(jīng)濟增長、保障居民出行等方面,發(fā)揮著不可替代的作用。2015年發(fā)布的《中共中央關(guān)于制定國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十三個五年規(guī)劃的建議》中提出,預(yù)計“十三五”期間全國新建鐵路不低于2.3萬公里,總投資不低于2.8萬億元。隨著鐵路運營里程的不斷增加,鐵路安全問題也愈發(fā)受到重視。鐵路安全涉及廣泛、專業(yè)性強且繁瑣復(fù)雜。隨著鐵路運輸速度的提高和行車密度的增大,出現(xiàn)安全問題的可能性也隨之升高。鐵路事故預(yù)測作為鐵路安全研究中的重要問題,一直受到鐵路運營管理部門和研究鐵路運營的學(xué)者們的高度重視。鐵路事故預(yù)測建立在鐵路事故致因分析和鐵路事故風(fēng)險分析的基礎(chǔ)上,根據(jù)已經(jīng)發(fā)生的鐵路事故和當(dāng)前鐵路環(huán)境對未來可能發(fā)生的趨勢做出預(yù)測,是鐵路安全研究的重中之重�；阼F路事故預(yù)測的研究現(xiàn)狀,本文開展了如下工作:一、選擇基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法對鐵路事故預(yù)測進行研究。針對鐵路事故數(shù)據(jù)中的不確定數(shù)據(jù)的問題,提出用機器學(xué)習(xí)中的支持向量機模型處理鐵路數(shù)據(jù)中的包含不確定數(shù)據(jù)的數(shù)字數(shù)據(jù),以改進的完全支持向量機作為預(yù)測方法,將真實鐵路事故數(shù)據(jù)為訓(xùn)練數(shù)據(jù),建立機器學(xué)習(xí)模型,在此基礎(chǔ)上針對數(shù)字數(shù)據(jù)中的不確定數(shù)據(jù)進行改進,得到基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的鐵路事故數(shù)據(jù)預(yù)測結(jié)果,結(jié)果顯示本文的改進方法可以讓鐵路事故預(yù)測準(zhǔn)確率從67%提升到81%左右。二、提出用機器學(xué)習(xí)方法中的深度學(xué)習(xí)作為工具處理鐵路數(shù)據(jù)中的包含不確定數(shù)據(jù)的文本數(shù)據(jù),以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為預(yù)測方法,將美國聯(lián)邦鐵路管理局提供的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù),建立卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,針對包含文本數(shù)據(jù)中的不確定數(shù)據(jù)進行改進,得到針對文本數(shù)據(jù)的鐵路事故預(yù)測結(jié)果。結(jié)果表明,可以將預(yù)測準(zhǔn)確率由改進前的71%提升到改進后的74%左右。三、基于前文工作中的實際運算情況,運用計算機知識和開源數(shù)據(jù)處理工具,對整個運算工作流進行抽象,提出鐵路數(shù)據(jù)高速處理框架。該框架使用Elastic Search和Cassandra等現(xiàn)代非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫進行數(shù)據(jù)的安全存儲和高速讀寫,利用面向?qū)ο笳Z言實現(xiàn)模型與算法,并針對鐵路數(shù)據(jù)特征進行優(yōu)化,在數(shù)據(jù)讀寫速度數(shù)據(jù)計算速度和框架使用便捷性等方面,相較于其他交通領(lǐng)域內(nèi)的數(shù)據(jù)處理框架都有較大提升,在性能上有30%以上的提升。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：U298.5

【參考文獻】

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本文編號：2490395