表1FRA开展的大数据相关项目 序号 项目名称 项目年份 基于轨道几何数据的作用力估算 动态模拟的神经网络 2345 接头夹板检测系统 09 虛拟车辆 轨道几何异常自动校订 机器视觉学习 2013 789 混凝土轨枕的机器视觉 2014 基于风险的调度优先 基于天气建模的轨道温度预测 016 被动非接触高速轨道检测 2016 11 基于仿真的断轨脱轨风险分析 由数据驱动和缺陷退化建模的轨道养护维修方案优化 2017 现有变化检测软件在铁路环境的应用 2017 从智能数据平台、基础设施运维管理、客户服务、风险分析等方面,介绍美国铁路大数 据的研究与应用成果 (一)混搭型智能数据平台 虽然在大数据的背景下得以获取大量行业相关数据,然而支离破碎、未受保护、无法访 问、质量低下的不良数据只会带来糟糕的业务结果。出于这方面考虑,互联网和数据服务公 司提出了智能数据平台的概念,旨在让数据实现自我组织,保证数据安全可靠, Informatica 在2014年发布了新型的智能数据平台。 在通用的智能数据平台基础上,一些公司针对铁路行业的特点开发了定制化的数据平台 Railinc公司自2015年开始从传统的数据仓库向大数据方向转变,近年来针对于铁路行业 开发的混搭型智能数据平台(见图3)包括元数据自助管理、ELT层、 Wandisco支持的数据 存储和备份等层面。该混搭型智能数据平台在机器学习和数据分析部分,运用 Spark进行流 数据分析,利用SAS进行历史数据分析。利用智能数据平台一方面可以提高铁路行业产值, 如进行预测性维护、ETA预测、设备故障分析的模型优化等:另一方面可以优化铁路运营管 理,如车队管理模拟、系统异常探测、商业决策制定等圊。表 1 FRA 开展的大数据相关项目 序号 项目名称 项目年份 1 基于轨道几何数据的作用力估算 2002 2 动态模拟的神经网络 2007 3 接头夹板检测系统 2009 4 虚拟车辆 2010 5 轨道几何异常自动校订 2010 6 机器视觉学习 2013 7 混凝土轨枕的机器视觉 2014 8 基于风险的调度优先 2014 9 基于天气建模的轨道温度预测 2016 10 被动非接触高速轨道检测 2016 11 基于仿真的断轨脱轨风险分析 2017 12 由数据驱动和缺陷退化建模的轨道养护维修方案优化 2017 13 现有变化检测软件在铁路环境的应用 2017 从智能数据平台、基础设施运维管理、客户服务、风险分析等方面，介绍美国铁路大数 据的研究与应用成果。 （一）混搭型智能数据平台 虽然在大数据的背景下得以获取大量行业相关数据，然而支离破碎、未受保护、无法访 问、质量低下的不良数据只会带来糟糕的业务结果。出于这方面考虑，互联网和数据服务公 司提出了智能数据平台的概念，旨在让数据实现自我组织，保证数据安全可靠，Informatica 在 2014 年发布了新型的智能数据平台。 在通用的智能数据平台基础上，一些公司针对铁路行业的特点开发了定制化的数据平台， Railinc 公司自 2015 年开始从传统的数据仓库向大数据方向转变，近年来针对于铁路行业 开发的混搭型智能数据平台（见图 3）包括元数据自助管理、ELT 层、Wandisco 支持的数据 存储和备份等层面。该混搭型智能数据平台在机器学习和数据分析部分，运用 Spark 进行流 数据分析，利用 SAS 进行历史数据分析。利用智能数据平台一方面可以提高铁路行业产值， 如进行预测性维护、ETA 预测、设备故障分析的模型优化等；另一方面可以优化铁路运营管 理，如车队管理模拟、系统异常探测、商业决策制定等[14]