数据驱动的铁道行车安全预警模型构建及在运输组织中的应用

摘要

随着铁路运输密度和速度不断增加，以往依靠人工巡检和经验判断的安全管理模式，已无法适应高密度、高速度运营的要求。本文提出一种依托多源数据融合的铁道行车安全预警模型，借助融合列车运行监控记录、轨道状态检测数据、环境气象信息和历史事故数据，搭建了基于机器学习与统计分析的综合预警体系。模型借助改进后的随机森林算法开展特征重要性评估，将时序异常检测与空间关联分析相结合，达成对潜在安全隐患的实时识别与分级预警，某繁忙铁路干线的试点应用证明，该模型可提前发出预警，增强对重大风险事件的识别精度，大幅缩短调度响应时间并降低事故发生率，为铁路运输安全与效率协同提升提供可行途径。