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摘要：针对城市轨道交通领域的智能运维，深入探讨数据挖掘与优化方法的实际应用，通过对运输系统进行深入分析和实时监控，预先识别并高效处理可能出现的问题，从而显著提升了整个系统的稳定性和运行的高效性。同时通过优化资源配置和维修保养策略，实现了资源的高效利用并显著降低了运营成本，在城市轨道交通领域，智能运维的重要性及其所能带来的收益已经得到明确，这为运维管理在未来的发展提供了有效的手段。

关键词：城市轨道交通；智能运维；数据挖掘；优化方法

引言：

本文的目标在于深入研究城市轨道交通领域的智能运维，重点关注数据挖掘和优化技术的应用，如何做到故障的提前预料和有效避免，以及系统如何有效的运行；提高效率成为当务之急，利用数据挖掘技术来预测和预防潜在故障，同时优化运行效率，通过对资源分配和维护策略的改良，从而显著提升城市轨道交通系统的稳定性、可靠性和经济性，为智能运维提供了技术根基与方法论的指引。

一、数据挖掘在城市轨道交通智能运维中的应用

（一）故障预测与预防

随着都市地铁网络规模日益庞大及运行负荷逐步上升，精确预报与防治系统故障成为确保交通命脉安全可靠、提高运输效率的重要策略之一，借助数据挖掘，对历史运输数据进行深度剖析和搜寻，揭示出运输系统潜在的故障模式和趋势动向。通过追踪列车传感器的读数、设备的实时状态、以及乘客的流动情况，可以迅速识别出设备潜在故障，及时发出警报并实施对策，以防故障对列车运营带来严重的负面影响，深入挖掘轨道交通系统中信号、电力、车辆等关键部位的数据，以便发现常见的故障点，据此制订精准的保养策略和防范措施，从而减少故障的发生概率，例如，对某城市的轨道交通智能运维进行故障预测和预防，数据如表1所示。

融合数据挖掘、机器学习等前沿技术，构建预测模型，以便对未来的故障进行提前预判，通过挖掘过去的数据，可以构建出能够预测机械或网络未来故障种类、发生时刻和具体位置的预兆模型，维护团队就能获得提前警告，进行修理和保养，显著减少故障对交通系统顺畅运作的干扰，从而提前制定防范策略，保障列车的安全与平稳运行[1]。

（二）运行效率优化

优化运输效率旨在减少交通系统的开支、提高服务品质，更好地适应乘客的出行要求，通过分析列车行驶记录、旅客流动统计和地铁站况，能够辨识出哪些因素会影响交通系统的运行效率，比如不合理的行车时间、换乘难题、交通瓶颈等，实施列车运行优化、站点分布优化、运行策略微调等手段，能够有效提升运输系统的运行效能，缓解交通拥堵和减少延误情况，进而显著改善乘客的出行质量。融合数据挖掘技术和预测分析方法，能够对运输系统未来的运作状态进行预见性推断和策略性布局，通过分析历史运营数据，辨识出其中的模式，构建预测模型，为交通运输系统的调度与运营决策提供精确的科学支撑。借助过往的统计资料，预估在未来的某个时段，某交通线路可能遭遇的客流高峰，进而实施有效的运输资源分配策略，保障在高峰时段内，交通系统能够维持顺畅且高效的运作，如表2所示。

二、优化方法在城市轨道交通智能运维中的应用

（一）资源调配优化

资源配置优化旨在通过对运输系统内的列车、人力、设备等关键资源的科学规划和有效管理，实现资源的最大化利用、运营成本的最小化控制以及服务品质的全面提升，借助数学模型和先进算法，实现资源配置的精确调度与监管，从而提升整体运作效率。借助线性规划、整数规划等数学工具，整合实时运输系统数据，对列车的运行计划和调度方案进行优化，以达到最优化的列车间隔、停站时间、车辆配置等，进而提升运输系统的运行效率和服务质量。同时运用如遗传算法、模拟退火算法等优化技术，对人力和物资的配置进行优化处理，以确保资源能在不同时间段和地点得到最合理的配置与使用，从而提升资源利用效率。面对车站突然涌入的人潮，具备智能判断功能的系统能迅速重组列车行驶安排和各站的停靠时长，保障旅客的顺畅通勤，结合先进的数据剖析和前瞻性预测技术，能对未来资源分配进行全局规划和精准优化，通过对过去数据的深入挖掘和未来趋势的精准预判，可以对运输系统的未来运作需求和资源分配进行合理预测，确保资源配置的预见性和计划性[2]。

（二）维修保养策略优化

在城市轨道交通智能运维中，通过智能化运作维护的策略革新，能够确保交通输送网络的平稳运作并延长设施的使用年限，优化这类策略，将有助于削减维修经费、降低故障发生的频率。通过分析与挖掘历史设备维修记录、运行状况及状态数据，对列车、信号设备等的故障数据进行分析，构建故障预测模型，制订专门的维修保养计划，以降低故障率和维护成本。借助物联网技术与传感器网络，实现对列车及轨道设备的远程监控，并实时传输数据，以便及时掌握设备运行状况，为维修保养提供实时数据支持。综合考量设备的长期运作成本、维修的时间间隔和费用，制订出最合理的维护保养方案，采用以可靠性为中心的维护（RCM）策略，把设备的寿命周期成本与维修效率结合起来，规划出一套全面的设备维护方案，以此来实现设备使用寿命的最大化和维修行为的降低，进而提升设备的可靠性和运行效率。

结语：

通过对城市轨道交通智能运维中数据挖掘与优化方法的研究，深入探讨了故障预测与预防、运行效率优化、资源调配优化和维修保养策略优化等关键问题。在理论分析和实验结果的基础上，得出了优化运维管理的重要性和必要性的结论，这些研究成果对提高城市轨道交通系统的安全性、效率性和可靠性具有重要意义，并有望在未来推动智能运维技术的发展。

参考文献：

[1]赵正阳，汪楚翔，张梓鸿，等.城市轨道交通轨道基础设施维保知识库构建研究[J/OL].现代城市轨道交通，1-8[2024-04-19].

[2]苏雯.城市轨道交通信号智能运维系统关键技术及应用研究[J].智慧轨道交通，2024，61（02）：36-40.