铁路行车事故预测方法研究

铁路行车事故预测方法研究

张迪

中国铁路北京局集团有限公司邯郸车务段  056001

摘要：在交通日益发达的当下社会中，铁路行车安全显得尤为重要。本文从应用物联网技术、机器学习技术、站在人为因素的角度来预测分析三个方面，对铁路行车事故的预测方案进行了详细的介绍。从引用新时代的多源融合技术、突发事故和风险的动态实时预测、搭建智能化事故预测系统三个方面，对铁路行车事故预测方案进行更加智能精准的优化预测。保证铁路交通运行期间的安全性、稳定性。

关键词：铁路行车事故；预测方法；具体分析

引言：在时代的不断发展下，铁路交通的存在满足了百姓的出行需求。传统的铁路行车事故预测大多是从固定的数据信息和模型出发，无法满足新时代下的交通需求，对于一些突发情况也不能进行良好的应对。对铁路行车事故进行有效的预测和优化，能够从全新的角度来探索铁路行车事故预测的新思路，借助新时代的科学技术来不断提升铁路交通的安全性。

一、铁路行车事故的具体预测方案

（一）物联网技术

在铁路行车事故预测中应用物联网技术能够更好的完成风险事故的预测。选择清晰度高、分辨率高的传感器和相应设备来完成安装，保证在列车运行、轨道期间运行的各类数据进行全方位的收集和分析，不断分析事故预测的信息库储备[1]。第一，将物联网传感器嵌入到列车的关键部件，保证列车运行期间产生的一切参数都能得到全方位的收集和比对。运行过程中出现故障后，会第一时间完成锁定、上传、预警，中央处理系统会根据实际预警情况来制定解决方案，降低事故造成的影响。

第二，在铁路轨道上安装高精度传感器。传感器能够监测到轨道状态方面的实时变化以及列车运行期间的振动状态。使用传感器在信号系统方面进行监测，能够确保信号传输期间的稳定性和有序性，而信号异常和干扰因素也是可能出现铁路行车事故的重要因素。第三，物联网技术能够把新时代的大数据技术和人工智能技术进行有效融合。大数据分析能够筛选海量数据，选择有用的数据进行应用，人工智能技术能够使用高级算法分析数据，更好的分析潜在的安全事故，保证解决方案更加科学。

（二）应用机器学习技术

机器学习技术为铁路行车事故预测提供了全新的角度和预测工具，提高铁路行车事故的准确性。首先，机器学习技术能够从列车运行、轨道、天气变化、人为操作因素等方面收集所有阶段的数据。将各类数据进行整理分类，建立全方位的数据库，来完善和补充机器学习模型。

然后，根据收集到的数据和铁路行车事故的预测需求，挑选合适的机器学习算法，比如，神经网络算法、随机森林算法等。在计算时，确保模型的精确稳定，还要考虑到铁路交通环境受到各方面的影响出现的变化，在变化的基础上，做好新数据的收集和补充。最后，对预测结果进行有效应用。相关人员需要根据机器学习技术提供的数据信息来完成关于行车事故风险的了解和决策，要确保应用报告、图、表等方式来完成数据的直观呈现，提高应急事故处理的效率和科学性。

（三）对人为因素进行干预

第一，做好人为因素数据的收集和信息库建立。比如，铁路行车事故具体案例的记录、定期培训记录、员工操作过程记录、员工不同阶段的状态等方面的记录，划分阶段做出比对，来确定导致铁路行车事故的人为因素。比如，员工疲劳操作、专业技能不足、心理压力过大等。第二，结合数据分析、人工智能技术等，来根据铁路行车事故完成推演，预测人为因素的占比，完成记录和有效干预。

第三，结合实际情况来制定员工安全意识和操作技能的培训计划。通过定期培训和考核，来确定员工的技能符合岗位需求，考核通过的员工给予激励，未通过的员工要完成二次培训或者根据奖惩制度进行处理，实现员工队伍的高质量高素质。第四，搭建实时监控系统。对铁路工作人员在工作期间各个环节进行实时监控，确保员工的操作符合实际要求，出现问题后能够第一时间预警，做好员工的行为规范，保证员工的操作始终标准。

二、铁路行车事故预测方法的优化措施

（一）应用多源融合技术

应用多源融合技术对铁路行车事故预测方法进行优化，能够保证事故预测的及时准确。第一，保证数据源的全面性，比如，列车运行状态、设备运行期间的数据、天气变化下的各类数据、员工操作状态等。确保为铁路行车事故预测优化方案制定提供详细的数据[2]。第二，完成数据的融合。多源融合技术能够将海量数据分析、整理、统计、提取，确保将现有的数据进行统一化，提取行车事故的关键特征。

第三，使用深度学习等先进的机器学习算法，从融合后的数据完成不断的模拟和推演，总结相应的规律，确保模型的准确性。第四，保证数据的实时性，并做好定期更新。在模型优化的过程中，要根据实际需求和多方面的因素来对模型的各处细节做好优化更新，让模型能够更好的贴合实际情况，确保事故预测的科学性、权威性、时效性。

（二）做好实时动态预测

实时动态预测能够高效预防铁路行车事故，同时动态预测具备良好的时效性。第一，构建多源化信息实时监控系统。确保列车运行期间的所有状态、轨道设施的整体情况、气象数据变化等方面都能够得到有效监控，提高信息的实时性和完整性。第二，应用机器学习技术和大数据分析，确保铁路行车期间所有的数据能够得到全方位的分析和深层次挖掘，构建高精度的事故预测模型。同时，要保证模型能够借助大数据和机器学习等技术来完成不断学习，逐渐和实际情况完成高度还原。

第二，做好事故响应。在模型完成检测推演期间，会根据设定好的程序进行预测和定位，定位并预警潜在的事故风险。根据数据库来检索事故风险类型，科学制定预防和排除方案，当下常见的风险排除包括调整列车运行计划、紧急制动等。第四，保证响应系统和铁路运营管理系统的有效融合。在融合时，响应系统能够将信息实时上传和共同处理，提高安全管理的工作效率。
（三）搭建智能化事故预警系统

实时动态预测能够高效预防铁路行车事故，同时动态预测具备良好的时效性。第一，构建多源化信息实时监控系统。确保列车运行期间的所有状态、轨道设施的整体情况、气象数据变化等方面都能够得到有效监控，提高信息的实时性和完整性。第二，应用机器学习技术和大数据分析，确保铁路行车期间所有的数据能够得到全方位的分析和深层次挖掘，构建高精度的事故预测模型。同时，要保证模型能够借助大数据和机器学习等技术来完成不断学习，逐渐和实际情况完成高度还原。

第三，做好事故响应。在模型完成检测推演期间，会根据设定好的程序进行预测和定位，定位并预警潜在的事故风险。根据数据库来检索事故风险类型，科学制定预防和排除方案，当下常见的风险排除包括调整列车运行计划、紧急制动等。第四，保证响应系统和铁路运营管理系统的有效融合。在融合时，响应系统能够将信息实时上传和共同处理，提高安全管理的工作效率。

结论：简而言之，在铁路行车事故预测方案的创新和优化，能够保证铁路行车体系更加智能精准，符合新时代大环境下的行车需求。在科技不断进步的情况下，铁路行车事故预测会不断应用新技术、实现风险事故的实时动态预测、完善智能化事故预警系统，同时也会不断在应用的基础上进行完善，保证推动铁路交通的安全发展实现科学转型。

参考文献：

[1]徐国权,张佳慧,况坚. 基于ARIMA-BP组合模型的铁路行车事故数预测 [J]. 辽宁工业大学学报(自然科学版), 2023, 43 (03): 174-179.

[2]卜桐. 铁路行车事故文本等级分类与原因提取方法研究[D]. 石家庄铁道大学, 2021.