關于鐵路通信設備技術狀態大數據平臺的研究
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摘 要 鐵路通信設備技術狀態是否良好直接影響到鐵路交通運輸的安全，所以必須加強對鐵路通信設備的技術狀態監督控制，滿足通信系統對于信息共享以及數據挖掘、分析的需求。鑒于此，本文提出了構建鐵路通信設備技術狀態大數據平臺的觀點，在該數據平臺上利用大數據挖掘技術和分析技術，實現對鐵路通信設備全生命周期的監督和管理，同時提供設備故障檢測和狀態評價分析等大數據服務。
關鍵詞 鐵路通信;設備技術狀態;大數據;應用;分析評價
1 大數據和大數據技術概述
1.1 大數據含義及其特點
大數據指的是一種數據體量大、數據程序復雜的數據信息，一般的數據可利用數據處理系統和數據處理分析工具實現對大數據的分類、整理和收集管理。但是在大數據處理信息上往往很難達到理想目標，這是因為大數據具有量大、速度快以及種類多的特點，為實現對大數據的有效處理，必須創新數據處理模式，采用更加先進的數據分析技術，該分析技術能從大量數據中提煉出有價值的信息資源，實現數據資源的有效利用。本文中提到的大數據指的是和鐵路通信設備工作參數、運行狀況、技術等相關的信息數據。
1.2 大數據分析系統
大數據分析系統指的是以計算機系統和計算結構為基礎，同時利用多種實效性數據分析程序，并借助云計算對所有系統收集到的鐵路通信設備信息進行分析和整合，然后融入程序升級中實現程序更加高效率的升級?；蛘咄ㄟ^對各數據的研究創新出更加優質的計算分析程序和軟件，實現對運輸系統更加科學合理的運行調控，使對鐵路運輸系統的管理朝著智能化方向發展。
1.3 大數據分析技術
由于受到存儲數據系統的功能影響而導致部分和鐵路通信設備相關的信息文件無法發揮自身的價值，所以在大數據的分析計算中一般會選擇對整體數據進行全方位的掃描，然后再采集數據信息，但是這樣便會降低工作效率，而且處理的結果準確性也會下降，同時還浪費了不少數據資源?；谠朴嬎愕拇髷祿治黾夹g則是通過利用數據信息索引功能，能快速有效地檢索到需要的信息，然后優化其他數據系統的數據查詢功能。在大數據分析體系中，通過云計算分析技術的利用，可提高對不同種數據信息的查詢和分析處理效率。同時還解決了大量信息數據存儲的問題，通過數據存儲系統程序的優化，建立起混合性質的知識存儲體系，將不同種類型的數據信息存儲其中，然后開展快速優質的分析計算[1]。
2 鐵路通信設備技術狀態大數據平臺的構建實現
2.1 數據挖掘分析系統的軟硬件環境和系統設計
鐵路通信設備技術狀態大數據平臺系統中，其軟硬件環境指的是數據區、通信區、應用區、終端區等子系統。在數據區子系統中布置數據庫服務器，在通信區中布置通信服務器，在應用區中布置應用服務器，在終端區則布置多個操作終端服務器。根據大數據挖掘分析的相關理論構建關于鐵路通信設備的大數據平臺，該平臺在設計上包含多個子模塊，包括數據定制模塊、分析方式選擇模塊、顯示模塊和數據挖掘模型選擇模塊等。數據集定制模塊中包含大量的多維數據，設置多維數據的維度并將要分析的維度導入而將沒有價值的維度去除，這樣可以提高對大體量數據分析的效率和質量。分析方式選擇模塊指的是選擇合適的分析工具對數據進行分析處理;顯示模塊指的是實現對圖表數據的展示，包括圖表類型、圖表字體、名稱、大小、圖例等的設置和展示。數據挖掘模型選擇模塊具體是指根據需要分析的數據特點，以及分析目標選擇和確定最終的數據挖掘分析模型。
2.2 數據預處理
傳統數據處理是先有模式然后有數據的方式，在固定模式下采用相應的數據處理工具對鐵路通信設備的工作參數、技術狀態、使用情況、故障記錄等數據進行收集整理，在需要使用時再通過查詢工具和數據庫更新等動作實現對這些靜態數據的預處理。該數據預處理方式具有保證數據完整全面、準確性較高的優點。而利用大數據技術建立大數據平臺，采取的是先有數據再有模式的方式，因為沒有固定的模式，所以可以隨著設備數據的變化而進行處理模式的調整和優化。在進行數據信息預處理的過程中，借助流處理技術、遠程自動化采集技術等傳統技術，可以提高數據預處理的效率和效果，實現數據的合并和共享。大數據預處理是對數據之間關聯性的處理，并不是處理數據的因果關系，此外注重數據的實效性、動態更新，但是對于數據的完整度和準確度并沒有傳統數據關注度高，所以可能也會出現數據處理不精確的問題。
2.3 數據存儲
大數據存儲技術和傳統數據存儲方式不同，傳統數據存儲方式被動且隨機性大，同時存儲方式靈活性和擴展性差，只能對一些靜態數據且具有固定結構的結構化數據進行存儲。而大數據存儲技術可以實現對鐵路通信設備不同使用時段、鐵路運輸不同路段信息數據的存儲，能存儲的數據類型多，且包含結構化數據、半結構化數據和非結構化數據。存儲方式采用的是列存儲和行列混合存儲，存儲方式靈活且具有一定的擴展性。
2.4 數據計算與分析
在大數據平臺上，通過對復雜的、類型繁多的、體量龐大的數據計算分析以后，可以實現對鐵路運輸通信設備技術狀態的實時監督控制，及時發現設備在使用中存在的問題并制定合理的解決方案。所以數據計算和分析是大數據平臺中應用核心，和傳統數據分析不同的是，大數據技術將多種計算模式和數據處理工具結合在一起，實現對大數據的分布式并行處理，這樣可以更深入地分析信息內容，建立復雜的分析模型，通過數據計算能力和分析能力的提高，幫助工作人員能及時根據數據分析的結果對通信設備進行管理和維護，保證通信設備技術參數處于正常狀態[2]。
3 結束語
綜上，作為鐵路運輸生產的基礎，鐵路通信設備的安全關系到行車的安全以及運輸的效率。為實現對通信設備技術狀態的實時監控，通過構建大數據平臺實現信息在各個系統和部門的流通，同時挖掘收集大量潛在有價值的數據資料并進行綜合分析處理，提高故障預測和故障處理的能力，實現對鐵路通信設備的信息化、精細化管理，最終促進鐵路運輸業的健康發展。
參考文獻
[1] 李建中，劉顯敏.大數據的一個重要方面：數據可用性[J].計算機研究與發展，2013，（06）：1147-1162.
[2] 崔立真，史玉良，劉磊，等.面向智能電網的電力大數據存儲與分析應用[J].大數據，2017，（06）：42-54.
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