铁科院铁路大数据研究与应用创新中心(铁路大数据实验室)正式成立

2016年4月12日下午,铁科院举办铁路大数据研究与应用创新中心(铁路大数据实验室)(以下简称"大数据中心")成立启动会。院长王同军,副院长叶阳升,相关院属单位、机关部门负责人及大数据中心在京人员参加了本次会议。叶阳升副院长主持本次启动会,并对大数据中心组建工作情况做简要介绍。1月28日,院下发科     

国外铁路大数据研究与应用现状

摘要:大数据技术是继云计算、物联网之后信息技术领域的又一次颠覆性革命,用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新的时代悄然来临。我国铁路正处于供给侧结构性改革的关键时期,统筹开展铁路数据资源的高效汇集和开发应用,是铁路产业转型升级的新动力。近年来,世界主要国家积极开展了铁路大数据应用实践,围绕铁路资产管理、检修管理、运营管理、客户服务等领域,介绍欧洲、美国、日本的铁路大数据研究与应用现状,并提出推进大数据技术在我国铁路应用的建议。     

铁路大数据标准体系研究

在介绍国内外大数据标准体系研究现状的基础上,分析国家大数据标准体系与电力和工业2个典型行业大数据标准体系的对应关系,提出铁路大数据标准体系框架,并分析其与铁路信息化标准体系的对应关系。铁路大数据标准体系共划分为技术和工具、数据、应用、安全、管理等5个子体系,对各体系标准进行了界定。铁路大数据标准体系框架的提出,将为铁路运输企业进一步建立健全大数据应用标准打下基础。     

铁路大数据平台架构研究

中国铁路已积累、沉淀了大量数据。数据量大、结构复杂、来源多样的铁路大数据需要一种新的架构模式进行数据的存储与计算。为适应铁路大数据发展的需要,对铁路大数据平台进行了架构研究与设计,将大数据技术与不同数据源的特点相结合,使平台既能对现有业务进行快速响应,又能对海量历史数据进行价值深挖。为满足复杂大量数据的存储与计算,提高数据处理效率提供技术支撑。     

面向建设期铁路大数据的分级存储方法研究

我国铁路网包含众多建设期和运营期路段,均会产生大量业务数据,然而传统的单节点大数据存储方式存在访问速度慢和时效性低等局限性,无法有效缓解数据存储压力.文章基于数据分级存储的思想,设计一种分布式大数据分级存储架构;综合考虑建设期铁路大数据的业务属性和存储数据库的固有属性,建立一套数据价值评价体系;基于专家评价法计算各数据...     

铁路用地价格评估方法研究

综合已有的研究结果,概述铁路用地价格特点及影响因素,探讨铁路用地估价适用的理论和方法,为做好铁路用地资产管理,盘活铁路用地资源,合理有效地显化铁路土地资产提供理论依据。     

基于大数据技术的通信设备质量评估体系研究与应用

从通信设备质量评估体系研究的背景和现状入手,论述了评估体系的建立思路、评估方法及研究成果的应用,详细介绍了评估方法及大数据的采集,总结分析了当前应用的实际效果,并对下一步维护管理与质量提升进行了思考与展望.     

铁路货运安全大数据功能设计研究

随着大数据、物联网、云计算等现代化技术日益成熟,为铁路货运安全管理智能化提供了有效的技术手段。结合铁路货运内外部数据需求,以及铁路货运安全风险识别和风险预警功能需求,提出风险管理评价+风险预警+综合分析的铁路货运安全大数据功能架构,探讨铁路货运安全风险评价功能、货运关键项点安全风险预警功能,以及货运安全综合分析的功能,为有效提升铁路货运安全智能化管理能力提供决策依据。     

铁路物资大数据管理体系建设研究

近年来,随着我国铁路的快速发展,大量新技术、新装备广泛应用,铁路各专业系统信息化建设也同步取得了重要进展,信息化技术已成为推动铁路提升生产、经营、管理水平重要、核心的手段之一。铁路运输企业生产建设物资需求庞杂、类型繁多,在全路物资信息化建设推进中,外部采购和内部管理的数据爆发式增长。提出了构建铁路物资大数据管理体系的思路,一是构建铁路物资大数据平台;二是制定基于数据的创新管理策略、优化管理组织;三是规范数据源头采集,打通各系统壁垒,进行数据共享;四是推进大数据规范系统应用。通过这一体系的建设,最终提升铁路物资管理水平,降低管理成本,为铁路物资管理高质量发展提供技术支撑。     

铁路货车大数据平台总体设计研究

为促进铁路货车数据资源共享、推进大数据技术在铁路货车领域的应用,提出了铁路货车大数据平台的总体设计方案。在分析铁路货车大数据来源及数据特征的基础上,基于大数据采集与存储技术、大数据治理技术、大数据算法和模型、大数据计算分析技术,设计了铁路货车大数据平台的总体架构和技术架构,为铁路货车大数据平台的搭建提供设计依据。目前已在中国国家铁路集团有限公司开展了基于该设计方案的铁路货车大数据平台的搭建。     

铁路大数据应用体系架构研究

由于大数据中蕴含着巨大的商业和社会价值,对大数据的利用成为企业提高核心竞争力、抢占市场先机的关键。中国铁路转企改制后引发了一系列重大变革,铁路正处在关键转型期。开展市场化运营、建设服务型企业、向现代物流转型等,都对大数据技术的应用提出了迫切的需求。文章总结电信、金融及互联网行业开展大数据应用的经验启示,提出铁路大数据应用的体系架构。阐述铁路大数据应用技术体系,基于对中国铁路发展形势的分析展望了大数据的应用场景。对于铁路大数据应用的规划设计、落地实施等具有一定的借鉴意义。     

铁路大数据的挑战

远程传感器正在产生铁路运营的海量数据。数据科学家们正在试图利用它们找出解决维修计划问题的方法。介绍美国铁路公司利用传感器采集的海量数据解决铁路维修具体问题的经验、方法及未来大数据的挑战和前景。     

典型重载铁路电能质量评估与控制方案研究

选择典型重载铁路开展牵引供电系统实际测试,计算了主要电能质量指标,分析了电能质量主要特征分布,提出了多种电能质量控制方案,可以对无功、谐波和负序电流进行综合补偿。基于实测数据仿真验证了方案的有效性,为解决重载铁路电能质量问题提供了有效途径。     

中国铁路大数据应用顶层设计研究与实践

大数据时代数据成为企业核心资产和提升竞争力的源泉,处在改革转型期的我国铁路为实现提高经营效益、保障运输安全、优化运能效率、提升服务能力等目标,对于大数据技术有着极为迫切的应用需求。阐述我国铁路在大数据时代面临的数据共享困难、数据治理手段缺乏、数据分析能力不足、数据创新应用需求迫切等系列挑战,从铁路大数据发展整体出发提出铁路大数据应用顶层设计的重要性。铁路大数据应用顶层设计划分为大数据基础设施体系、大数据汇集体系、大数据资产体系、大数据治理体系、大数据分析体系及大数据应用体系等6个部分。详细分析铁路行业在客货运输、基础设施检测、动车组管理、工程建设等方面已经开展的大数据典型应用,并给出铁路大数据应用的分阶段实施建议。     

铁路旅客信息安全与大数据应用管理流程研究

为解决铁路旅客信息使用过程中的旅客信息安全问题，提出并设计了基于铁路客票系统的旅客信息保护安全应用“中铁客户码”，以及一套规范且行之有效的铁路旅客信息数据保护和应用流程体系，同时，提出了铁路旅客大数据应用创新方法步骤，最大程度地确保铁路科研人员在使用旅客大数据过程中旅客隐私信息的安全性，为进一步完善智能铁路系统工程建设打下坚实的基础。通过研究并解决旅客大数据使用过程中的安全性问题，有助于积极稳妥地提升铁路旅客大数据应用的服务能力，实现铁路运营企业战略转型和业务创新的同时，有效避免探索创新过程中可能遇到的舆论和法律风险。     

铁路大数据可视化技术研究及应用

基于对可视化技术定义、展现要素及特征的分析,结合可视化技术分类与应用场景,对铁路出行数据可视化研究进行归纳和阐述,并对部分应用案例进行介绍,包括铁路出行OD客流可视化、铁路出行热点数据可视化、铁路客运量分析可视化等。同时,对可视化应用在铁路行业的发展做出总结和展望,表明在铁路信息化发展中的重要意义。     

铁路大数据平台总体方案及关键技术研究

大数据是当今炙手可热的技术词汇,在全球掀起一场思维变革,将成为新一轮科技和产业竞争的前沿。大数据技术对于提升中国铁路总公司核心竞争力及推动铁路转型升级都具有不可估量的作用。本文阐述了铁路大数据的基本概念和特点,分析了铁路大数据应用的现状及需求,设计了铁路大数据平台的总体架构,剖析了铁路大数据应用的关键技术。对促进大数据技术在铁路行业的应用研究具有一定的指导意义。     

铁路基础设施大数据的应用与发展

随着我国高速铁路路网规模的扩大,基础设施养护面临保障安全、提高效率、降低成本的迫切需求。分析阐述我国铁路基础设施大数据的来源及特征,针对铁路基础设施运营保安全、高效率、低成本的目标,提出铁路基础设施大数据挖掘与应用领域、大数据体系构建框架和研究实施建议。     

铁路纵断面自动设计与优化方法研究

研究目的:铁路纵断面设计是一项复杂的系统工作,人工设计效率低,易出差错。研究掌握铁路纵断面自动设计与优化方法,可以提高纵断面设计效率和质量,为铁路线路平纵断面方案的优化调整、纵断面技术标准的确定提供快速的参考和指导,为平纵横联动设计奠定坚实的基础。研究结论:应用实例表明:(1)采用坡度模拟、多种约束条件处理的方法进行铁路纵断面自动设计,可以快速获得具有较高价值的纵断面初始方案,为平纵断面方案设计或优化提供快速参考;(2)在自动设计的成果基础上,基于差异演化算法进行纵断面自动优化,可以提高优化速度和优化效果;(3)自动设计、自动优化和自动规范检查,可以显著提高纵断面的设计效率和质量。     

大数据存储在铁路专网共享中的应用与研究

研究大数据存储相比传统文件传输协议(File Transfer Protocol,FTP)服务器拓扑结构、权限管理、数据存储、扩展性、访问进程、数据安全、动态管理、保留历史纪录、管理模式、系统搭建成本等方面的区别,提出大数据存储的相对优势,并阐述数据共享站如何实现、搭建、测试以及在信息化方面的成果价值。