大数据分析在轨道交通设备全寿命周期中的应用,本文是轨道交通方面有关硕士毕业论文范文与轨道交通和数据分析和大数据分析相关毕业论文格式模板范文.
轨道交通论文参考文献：
【摘 要】 轨道交通行业发展迅速,由于设备多,资产大,各系统的设计寿命不一,需要对设备系统进行全寿命周期研究.大数据分析技术可以为预测设备系统的更新换代时机提供理论依据.
【关键词】 轨道交通 寿命周期 大数据
一、轨道交通行业的设备系统特点
近几年来,国内轨道交通项目建设在全国范围内轰轰烈烈地开展着.由于国家政策的正确引导和相关城市对规划建设轨道交通的积极努力,其发展速度、规模和现代化水平上都表现突出.“十三五”期间我国新增城轨里程数将达到5640 公里,到2020 年城轨里程总数将达到9000 公里.综合测算数据表明,城市轨道交通建设投资,平均每公里成本约数亿元人民币.以每公里投资7 亿元计算,一条普通长度30公里的轨道交通地铁项目,总投资也需要210 亿元.在这些投资中,约有20% 投资于机电设备中,包括：车辆系统、信号系统、通信系统、供电系统、综合监控系统、防灾报警系统、门禁系统、风水电、电扶梯、站台门等.因此设备资产数额大,种类多,是轨道交通设备系统的主要特点.
二、全寿命周期管理面临的挑战
1、百年工程,安全地铁.地铁已经成为城市人民大众出行的首要交通工具,必须做到安全正点运行,任何设备故障都可能导致运营效率降低,引起列车晚点,进而带来地面交通瘫痪.因此对设备系统的健康维护至关重要.2、设备种类多,设计寿命不同.轨道交通设计一般按照运营100 年设计,但设备系统的设计寿命却远远小于这个时间,比如通信、信号系统一般按照15 年进行设计,还有一些设备受自身技术条件限制,更新换代时间更短,比如蓄电池,虽然厂家一般给出的设计寿命都会大于10 年,但受地铁环境因素影响,使用寿命会大大缩短,可能只有7 年左右.考虑到设备故障率提高以后,安全风险因素的增加,对这些设备的更新换代需要提前进行研究.3、资金压力大,预期不足.轨道交通运营本身就是公益事业,资金来源主要靠票款收入和少量的广告收入.运营周期内,将进行几轮设备更新换代,设备更新换代投入巨大,需要运营管理层进行科学统筹,合理安排资金利用,提前做出决策,保证运营平稳.运营管理层对设备更新换代需要的资金投入没有充分的预期,政府层面对资金投入也非常短缺.4、缺乏科学评估手段.一般采用专家论证会、技术委员会、专业团队评估等形式对设备更新的时机进行决策,更新方式的评估还缺乏科学手段.
三、大数据分析技术
大数据技术主要包括数据形成、搜集、存储、挖掘和分析,大数据平台构建在云计算基础设施之上,为用户提供大数据存储、计算能力、大数据分析挖掘、以及输出展示等服务,用户可以容易地实现商业智能、人工智能服务,具备一站式数据应用能力.大数据的基本处理流程与传统数据处理流程并无太大差异,主要区别于：由于大数据要处理大量、非结构化的数据,所以在各处理环节中都可以采用并行处理.大数据采集与预处理在大数据的生命周期中,数据采集处于第一个环节,大数据的采集主要有4 种来源：管理信息系统、Web 信息系统、物理信息系统、科学实验系统.对于不同的数据集,可能存在不同的结构和模式,如文件、XML 树、关系表等,表现为数据的异构性.对多个异构的数据集,需要做进一步集成处理或整合处理,将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后,生成到一个新的数据集,为后续查询和分析处理提供统一的数据视图.
四、大数据分析技术的应用过程
1、树立设备全寿命周期大数据分析意识.从设计阶段就开始进行数据搜集,如使用BIM 技术,建造系统模型,全程记录系统设计变更,施工过程存在问题及变更往复过程,对设计概算,采购招标预算,投标中标报价,结算和审计数据全面搜集,形成设备资产信息.2、建立广泛的数据输入技术手段.在设备维护过程中,使用先进的检查工具,如大型轨道检测车,接触网检测车；使用电算化系统,统一网管系统,搜集设备运行基础状态信息,并进行大数据挖掘.3、使用生产信息化系统,对生产计划和计划执行情况,设备保养,故障数据和故障指标进行持续跟踪.4、建设大数据基础平台.建立大数据系统基础设施,如云计算平台,云存储平台,虚拟计算平台,数据感知平台.5、构建专家决策系统.对数据进行深度挖掘,构建关联模型,对设备状态,人员状态,关键设备寿命进行综合评判,给出设备更新换代意见和建议.
结术语：在轨道交通行业设备全寿命周期中应用大数据分析技术,需要从项目设计阶段,就树立大数据分析意识,从设计、建设、维护全过程进行数据搜集、处理和分析.这即是机会,也是挑战.需要注意的是,大数据分析获得结论不一定就是最优的结论,但从整体看,确实应该是最合适的.
总而言之：本文论述了关于轨道交通和数据分析和大数据分析方面的相关大学硕士和轨道交通本科毕业论文以及相关轨道交通论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料.
大数据技术在智能交通中的应用
杨玲玲,刘法胜,董霞,杨现青（山东科技大学交通学院,山东青岛266590）摘要大数据技术的发展给解决交通中存在的问题带来了新的思路,大数据缓解交通拥堵,改善交通服务,促进了智能交通系统更好更快的发展 .
大数据时代下的特种设备信息化
特种设备作为城市的重要元素,其与人们的生活息息相关 对特种设备进行信息化发展,不仅能够使得其功能逐步得到完善,还能使得设备的整体价值全面的发挥出来 一般情况下,特种设备包含机电以及承压两种类型 从本质.
基于大数据分析的油气生产设备故障多维分析和预测
摘要文章通过将油气生产设备的故障数据、配套物联网采集的故障期工况数据、设备维修保养记录数据……进行多维组合,通过Hadoop大数据分析技术,对设备的故障率进行分析,生成全面的设备质量参考数据；并依据故.
大数据时代背景下，全域智慧旅游项目的探究
摘 要本文基于对贵州省遵义市的调查,通过随机抽样派发及回收调查问卷、数据分析……科学方法来研究遵义智慧旅游发展的状况,并结合相关人士意见,为解决目前互联网 大数据技术在旅游业上存在的应用范围、技术水平.