【摘要】：鐵路作為關(guān)系國(guó)計(jì)民生的重要運(yùn)輸方式,在拉動(dòng)國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、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(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十三個(gè)五年規(guī)劃的建議》中提出,預(yù)計(jì)“十三五”期間全國(guó)新建鐵路不低于2.3萬(wàn)公里,總投資不低于2.8萬(wàn)億元。隨著鐵路運(yùn)營(yíng)里程的不斷增加,鐵路安全問(wèn)題也愈發(fā)受到重視。鐵路安全涉及廣泛、專業(yè)性強(qiáng)且繁瑣復(fù)雜。隨著鐵路運(yùn)輸速度的提高和行車密度的增大,出現(xiàn)安全問(wèn)題的可能性也隨之升高。鐵路事故預(yù)測(cè)作為鐵路安全研究中的重要問(wèn)題,一直受到鐵路運(yùn)營(yíng)管理部門和研究鐵路運(yùn)營(yíng)的學(xué)者們的高度重視。鐵路事故預(yù)測(cè)建立在鐵路事故致因分析和鐵路事故風(fēng)險(xiǎn)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(duì)未來(lái)可能發(fā)生的趨勢(shì)做出預(yù)測(cè),是鐵路安全研究的重中之重。基于鐵路事故預(yù)測(cè)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(dòng)的方法對(duì)鐵路事故預(yù)測(cè)進(jìn)行研究。針對(duì)鐵路事故數(shù)據(jù)中的不確定數(shù)據(jù)的問(wèn)題,提出用機(jī)器學(xué)習(xí)中的支持向量機(jī)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?jǐn)?shù)據(jù),以改進(jìn)的完全支持向量機(jī)作為預(yù)測(cè)方法,將真實(shí)鐵路事故數(shù)據(jù)為訓(xùn)練數(shù)據(jù),建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型,在此基礎(chǔ)上針對(duì)數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)中的不確定數(shù)據(jù)進(jìn)行改進(jìn),得到基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的鐵路事故數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果,結(jié)果顯示本文的改進(jìn)方法可以讓鐵路事故預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率從67%提升到81%左右。二、提出用機(jī)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(cè)方法,將美國(guó)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(cè)模型,針對(duì)包含文本數(shù)據(jù)中的不確定數(shù)據(jù)進(jìn)行改進(jìn),得到針對(duì)文本數(shù)據(jù)的鐵路事故預(yù)測(cè)結(jié)果。結(jié)果表明,可以將預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率由改進(jìn)前的71%提升到改進(jìn)后的74%左右。三、基于前文工作中的實(shí)際運(yùn)算情況,運(yùn)用計(jì)算機(jī)知識(shí)和開源數(shù)據(jù)處理工具,對(duì)整個(gè)運(yùn)算工作流進(jìn)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(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的安全存儲(chǔ)和高速讀寫,利用面向?qū)ο笳Z(yǔ)言實(shí)現(xiàn)模型與算法,并針對(duì)鐵路數(shù)據(jù)特征進(jìn)行優(yōu)化,在數(shù)據(jù)讀寫速度數(shù)據(jù)計(jì)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(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：U298.5

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2490395