摘要
随着大数据技术的快速发展和广泛应用,铁路信号故障预测与维护策略的研究成为提高铁路运输安全性和效率的重要手段。本研究旨在探究利用大数据技术对铁路信号系统进行故障预测分析与维护的方法和策略。通过整合多源数据包括实时运行数据、历史维护记录和环境因素等,本研究采用数据驱动的方法,提高了故障预测的准确性和效率。应用机器学习和深度学习算法,构建了高精度的故障预测模型,并通过实时数据分析,缩短了问题响应时间。此外,研究还探讨了基于预测结果实施预防性维护策略,优化资源分配,以及维护知识的积累与共享,从而提高了铁路信号系统的运行可靠性和维护效率。大数据技术在铁路信号故障预测与维护中的应用能够显著提升铁路系统的安全性和稳定性,具有重要的实践意义和应用价值。
