周期成本因素关联起来,并制定最佳的建议措施以及财务估算和可行的替代方案。 瑞士国家重点科研计划(NFP)大数据专项于2017年正式启动,该专项内容包括大数据 信息技术板块(大数据分析基础性研究、大数据基础设施构架、数据库和计算中心)和大数 据应用板块(对大数据在交通、灾害等领域的应用展开基础性研究)。 (三)瑞典 瑞典铁路运用大量数据进行基础设施管理,这些数据来源于数百个不同的数据源。对于 铁路资产管理,大量的信息需要获取和分析以评估整体状况、维护、资金支出和铁路轨道检 测。需搜集的信息包括轨道可用性、轨道使用时间、轨道状态、历史工作记录、工作详细记 录等。轨道状态的检测主要包括连续的和断点式的自动检测车的检测、日常巡查的人工检测 和服务故障记录。瑞典铁路大数据管理系统主要模块见图2。 当前状态 分析工具 Rs系统 每日运行图 代替TFOR管理 当前状态 分析、报 量、重 和更正检测 轨道信息系统 与T下OR连接 TFOR 达/出发时间 延误统计 sy系统 OFELLA系统 超声检测 基础设故障 STRX系统 RwIs系 位置的K、Q值 OPTRAM系统」 轨道和接触网的 运营和维护资金 天气、温度、湿 产管理 度、降水等 图2瑞典铁路大数据管理系统主要模块 (四)英国 英国铁路安全和标准化委员会( Rail safety and Standards board,简称RSSB)在2012 年提出的《铁路技术战略2012》( The Rail Technical Strategy,简称RTS)战略指导下, 提岀铁路大数据整体框架。通过采集基础设施、车辆、现场工作人员、乘客、环境等数据, 汇集于数据中心搭建铁路大数据平台,形成铁路数据分析和信息增值服务,达到支持预测、 决策支持、控制、规划和实时信息服务等能力,实现自动列车、实时乘客信息服务、智能资 产维护,提高铁路安全性、改善人力管理的效率。 为提高运输安全性,哈德斯菲尔德大学铁路系统的大数据风险分析(BDRA)项目正在硏周期成本因素关联起来，并制定最佳的建议措施以及财务估算和可行的替代方案。 瑞士国家重点科研计划（NFP）大数据专项于 2017 年正式启动，该专项内容包括大数据 信息技术板块（大数据分析基础性研究、大数据基础设施构架、数据库和计算中心）和大数 据应用板块（对大数据在交通、灾害等领域的应用展开基础性研究）。 （三）瑞典 瑞典铁路运用大量数据进行基础设施管理，这些数据来源于数百个不同的数据源。对于 铁路资产管理，大量的信息需要获取和分析以评估整体状况、维护、资金支出和铁路轨道检 测。需搜集的信息包括轨道可用性、轨道使用时间、轨道状态、历史工作记录、工作详细记 录等。轨道状态的检测主要包括连续的和断点式的自动检测车的检测、日常巡查的人工检测 和服务故障记录[4-5] 。瑞典铁路大数据管理系统主要模块见图 2。 图 2 瑞典铁路大数据管理系统主要模块 （四）英国 英国铁路安全和标准化委员会（Rail Safety and Standards Board，简称 RSSB）在 2012 年提出的《铁路技术战略 2012》（The Rail Technical Strategy，简称 RTS）战略指导下， 提出铁路大数据整体框架。通过采集基础设施、车辆、现场工作人员、乘客、环境等数据， 汇集于数据中心搭建铁路大数据平台，形成铁路数据分析和信息增值服务，达到支持预测、 决策支持、控制、规划和实时信息服务等能力，实现自动列车、实时乘客信息服务、智能资 产维护，提高铁路安全性、改善人力管理的效率。 为提高运输安全性，哈德斯菲尔德大学铁路系统的大数据风险分析（BDRA）项目正在研