关于铁路通信设备技术状态大数据平台的研究

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　　摘 要 铁路通信设备技术状态是否良好直接影响到铁路交通运输的安全，所以必须加强对铁路通信设备的技术状态监督控制，满足通信系统对于信息共享以及数据挖掘、分析的需求。鉴于此，本文提出了构建铁路通信设备技术状态大数据平台的观点，在该数据平台上利用大数据挖掘技术和分析技术，实现对铁路通信设备全生命周期的监督和管理，同时提供设备故障检测和状态评价分析等大数据服务。
　　关键词 铁路通信;设备技术状态;大数据;应用;分析评价
　　1 大数据和大数据技术概述
　　1.1 大数据含义及其特点
　　大数据指的是一种数据体量大、数据程序复杂的数据信息，一般的数据可利用数据处理系统和数据处理分析工具实现对大数据的分类、整理和收集管理。但是在大数据处理信息上往往很难达到理想目标，这是因为大数据具有量大、速度快以及种类多的特点，为实现对大数据的有效处理，必须创新数据处理模式，采用更加先进的数据分析技术，该分析技术能从大量数据中提炼出有价值的信息资源，实现数据资源的有效利用。本文中提到的大数据指的是和铁路通信设备工作参数、运行状况、技术等相关的信息数据。
　　1.2 大数据分析系统
　　大数据分析系统指的是以计算机系统和计算结构为基础，同时利用多种实效性数据分析程序，并借助云计算对所有系统收集到的铁路通信设备信息进行分析和整合，然后融入程序升级中实现程序更加高效率的升级。或者通过对各数据的研究创新出更加优质的计算分析程序和软件，实现对运输系统更加科学合理的运行调控，使对铁路运输系统的管理朝着智能化方向发展。
　　1.3 大数据分析技术
　　由于受到存储数据系统的功能影响而导致部分和铁路通信设备相关的信息文件无法发挥自身的价值，所以在大数据的分析计算中一般会选择对整体数据进行全方位的扫描，然后再采集数据信息，但是这样便会降低工作效率，而且处理的结果准确性也会下降，同时还浪费了不少数据资源。基于云计算的大数据分析技术则是通过利用数据信息索引功能，能快速有效地检索到需要的信息，然后优化其他数据系统的数据查询功能。在大数据分析体系中，通过云计算分析技术的利用，可提高对不同种数据信息的查询和分析处理效率。同时还解决了大量信息数据存储的问题，通过数据存储系统程序的优化，建立起混合性质的知识存储体系，将不同种类型的数据信息存储其中，然后开展快速优质的分析计算[1]。
　　2 铁路通信设备技术状态大数据平台的构建实现
　　2.1 数据挖掘分析系统的软硬件环境和系统设计
　　铁路通信设备技术状态大数据平台系统中，其软硬件环境指的是数据区、通信区、应用区、终端区等子系统。在数据区子系统中布置数据库服务器，在通信区中布置通信服务器，在应用区中布置应用服务器，在终端区则布置多个操作终端服务器。根据大数据挖掘分析的相关理论构建关于铁路通信设备的大数据平台，该平台在设计上包含多个子模块，包括数据定制模块、分析方式选择模块、显示模块和数据挖掘模型选择模块等。数据集定制模块中包含大量的多维数据，设置多维数据的维度并将要分析的维度导入而将没有价值的维度去除，这样可以提高对大体量数据分析的效率和质量。分析方式选择模块指的是选择合适的分析工具对数据进行分析处理;显示模块指的是实现对图表数据的展示，包括图表类型、图表字体、名称、大小、图例等的设置和展示。数据挖掘模型选择模块具体是指根据需要分析的数据特点，以及分析目标选择和确定最终的数据挖掘分析模型。
　　2.2 数据预处理
　　传统数据处理是先有模式然后有数据的方式，在固定模式下采用相应的数据处理工具对铁路通信设备的工作参数、技术状态、使用情况、故障记录等数据进行收集整理，在需要使用时再通过查询工具和数据库更新等动作实现对这些静态数据的预处理。该数据预处理方式具有保证数据完整全面、准确性较高的优点。而利用大数据技术建立大数据平台，采取的是先有数据再有模式的方式，因为没有固定的模式，所以可以随着设备数据的变化而进行处理模式的調整和优化。在进行数据信息预处理的过程中，借助流处理技术、远程自动化采集技术等传统技术，可以提高数据预处理的效率和效果，实现数据的合并和共享。大数据预处理是对数据之间关联性的处理，并不是处理数据的因果关系，此外注重数据的实效性、动态更新，但是对于数据的完整度和准确度并没有传统数据关注度高，所以可能也会出现数据处理不精确的问题。
　　2.3 数据存储
　　大数据存储技术和传统数据存储方式不同，传统数据存储方式被动且随机性大，同时存储方式灵活性和扩展性差，只能对一些静态数据且具有固定结构的结构化数据进行存储。而大数据存储技术可以实现对铁路通信设备不同使用时段、铁路运输不同路段信息数据的存储，能存储的数据类型多，且包含结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。存储方式采用的是列存储和行列混合存储，存储方式灵活且具有一定的扩展性。
　　2.4 数据计算与分析
　　在大数据平台上，通过对复杂的、类型繁多的、体量庞大的数据计算分析以后，可以实现对铁路运输通信设备技术状态的实时监督控制，及时发现设备在使用中存在的问题并制定合理的解决方案。所以数据计算和分析是大数据平台中应用核心，和传统数据分析不同的是，大数据技术将多种计算模式和数据处理工具结合在一起，实现对大数据的分布式并行处理，这样可以更深入地分析信息内容，建立复杂的分析模型，通过数据计算能力和分析能力的提高，帮助工作人员能及时根据数据分析的结果对通信设备进行管理和维护，保证通信设备技术参数处于正常状态[2]。
　　3 结束语
　　综上，作为铁路运输生产的基础，铁路通信设备的安全关系到行车的安全以及运输的效率。为实现对通信设备技术状态的实时监控，通过构建大数据平台实现信息在各个系统和部门的流通，同时挖掘收集大量潜在有价值的数据资料并进行综合分析处理，提高故障预测和故障处理的能力，实现对铁路通信设备的信息化、精细化管理，最终促进铁路运输业的健康发展。
　　参考文献
　　[1] 李建中，刘显敏.大数据的一个重要方面：数据可用性[J].计算机研究与发展，2013，（06）：1147-1162.
　　[2] 崔立真，史玉良，刘磊，等.面向智能电网的电力大数据存储与分析应用[J].大数据，2017，（06）：42-54.
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