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2012年创建的"铁路基础设施检测数据处理分析中心"为我国高速铁路建设和运营维护提供了有力的数据支持。随着高速铁路运营里程逐步增加和检测监测技术快速发展,铁路基础设施检测数据多源异构,且体量爆炸式增长,原数据中心的平台架构和数据分析能力在处理海量多源异构数据与高效智能处理等方面已无法满足高速铁路运维对检测数据综合化、智能化的管理分析需求。为此,有必要利用车地无线传输、移动终端应用等方式实现周期动态检测、现场人工检查、固定在线监测和养护维修作业等多源数据的接入与集成管理;采用虚拟化平台,整合服务器资源,实现IT资源的可弹性扩展和动态部署,提高数据存储能力和数据处理效率;采用面向服务(SOA)的架构设计思想研发集成处理分析平台,为生产和科研单位提供全面的数据智能处理,设备状态评价、分析和预测服务。同时,尝试使用MongoDB、Hadoop等新平台、新技术打造更加专业化、智能化的综合型数据处理分析中心。 相似文献
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目前主要采用检测车以动态检测方式对GSM-R网络场强、服务质量、电磁环境进行检测,检测车能确定具体故障或问题点,但尚无系统或方法能支撑各铁路局集团公司、具体线路的网络质量评估。随着GSM-R承载列控业务的线路越来越多,高话务密度和高频率复用两大瓶颈日益凸显,亟须量化评估方法用以指导现场开展网络优化。为评估全路GSM-R网络的运用质量、提升故障发现能力、指导现场进行GSM-R网络优化和维护维修,提出基于检测数据的GSM-R网络质量评估方法,构建了GSM-R网络评估模型。经实际测试数据验证,该模型能有效评估GSM-R网络运用质量,提升现场发现问题的能力。 相似文献