简介:摘要:铁路数据挖掘在铁路安全评估中的应用日益凸显其重要性。本文旨在探讨数据挖掘在铁路安全监控与评估中的潜力与实践。数据挖掘技术,尤其是预测模型和关联规则,被深入分析,以揭示铁路运营中的潜在风险和模式。通过综合运用聚类分析、关联规则挖掘和预测模型,论文展示了如何从海量的铁路运行数据中提取有价值的信息,进而支持安全决策。研究发现,数据挖掘能够有效识别高风险区域和操作模式,通过历史数据的趋势分析,预测可能发生的事故,提前采取预防措施。同时,它也有助于识别关键设备的故障模式,提高维护效率,降低故障率。此外,论文还探讨了数据预处理、隐私保护以及数据挖掘结果解释的挑战,强调了在实际应用中,需兼顾技术可行性与法规遵从性。综上,本文在铁路安全评估的背景下,系统地研究了数据挖掘技术的应用,为提升铁路运营安全提供了新的视角和方法,同时也为未来的研究指明了方向。通过数据挖掘,铁路行业有望实现更精细化的安全管理,降低事故风险,保障旅客与货物的安全运输。