Page 172 - 铁路车务系统安全管理研究

Research on Safety Management of Railway Vehicle Service System
铁路车务系统安全管理研究

数据的实时处理，再对数据源进行科学分析，进而提供更为科学和全面的决策信
息，并且由于容量以及变化速度的影响，大数据处理的时间相对较短。大数据虽
然容量较大，但是很有价值的信息并不是很多，同时能够投入利用的信息也相对
较少，这也在一定程度上影响着大数据技术的投入和使用，如果要让大数据充分

发挥作用，必须深度挖掘大数据在管理方面的技术。
（二）大数据在铁路交通中的特征
一是规模大。交通系统涉及的内容多，方面广，是一个极为复杂的系统，数
据的脉络十分庞大，涉及的数据的数量也巨大，如 GPS、天气状况、道路的拥堵

情况等。
二是种类多。交通数据既包括如 GPS、天气状况、道路的拥堵情况等这些物
理数据；也包括一些与人们生活息息相关的一些生活数据，包括手机基站数据、
交通智能卡数据、网络空间数据，如论坛、新闻、微博及微信等众包数据。

三是价值密度低。大数据的信息涵盖量大，但是因为体系庞大，对于一些具
体的应用来说，寻找一些有价值的信息就变得很难，信息量过大使得工作人员无
法及时找到价值高的信息，因此大数据有着价值密度低的特点。
四是高速化。交通数据的实时性强。无论是交通设施、道路的运行情况、运

输工具等，这些数据是随着实际情况而不断变化的，因此就需要对数据进行快速
的分析处理，并且及时做出反馈。

二、大数据在铁路车务系统安全管理中的初步应用

近年来，按照中国铁路总公司（简称总公司）创新安全管理和加大大数据应
用创新力度的工作要求部署，全路大力推进车务站段安全生产指挥中心、安全管
理信息系统平台的建设，分层级研发和运用的各类安全生产管理、行车安全控制、
现场作业监控、设备检测监测、环境监测预警等装备和系统已积累了海量数据，
并积极在安全风险分析、实时监控、动态预警、辅助决策等方面探索运用大数据

技术，取得一定成效。
以 2021 年某公司车务系统安全信息库全部安全问题的大数据分析为例，对
各类安全问题发生的时间、地点、责任人、性质及原因等情况进行分类，并与近

几年情况进行对比梳理，结合专业调研工作情况，可以得到安全问题的关联性
特征。

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