本书是“十四五”高等学校新工科计算机类专业系列教材之一。本书运用IT 架构理论，从方法、模型、视图、实践等方面，论述我国高速动车组智能运维信息处理的有关内容。

本书以铁路智能信息处理技术为主线，由抽象到具体地论述了高速动车组智能运维信息处理技术的基本理论、方法和应用。全书分为七章，包括概论、数据和数据分析、高速动车组智能运维信息处理常用算法、大数据环境下的信息处理技术、面向高速动车组故障与健康状态分析的信息处理、面向高速动车组运维知识图谱构建的信息处理、高速动车组智能运维信息处理综合案例等。

本书适合作为高等学校“计算机科学与技术”专业“铁路信息技术”方向以及信息化专业本科课程的教材，也可作为铁路信息技术方向研究生教材，还可作为高速铁路信息化专业技术人员的参考书。

       当今，高速铁路和现代信息技术正在飞速发展，给人们的生活带来很大的便利。加快建设科技强国、交通强国，持续推动铁路科技创新，全面提高人才自主培养质量，对高铁信息技术人才的培养提出了更高的要求。本书及时落实党的二十大报告中关于加快建设交通强国及人才培养的部署要求，落实立德树人根本任务，全面系统地梳理、归纳和总结了高速动车组智能运维信息处理方面的技术及应用，并对其未来发展趋势进行分析，对培养高铁信息化建设高级人才、指导高铁信息化建设非常有意义。
       本书按照高等学校高铁智能信息处理及相关课程的教学要求编写，系统梳理高铁智能信息处理有关内容，分为基础理论和方法、高铁智能信息处理技术及应用案例集三部分。
       第一部分包括第1～4章，重点论述高铁智能信息处理发展的现状、基本理论、方法和共性技术。首先，阐述高速动车组智能运维信息处理技术发展历史、现状与趋势，全面论述了业务产生数据、数据隐含信息、数据科学、高速动车组全生命周期数据；介绍了高速铁路信息处理常用算法，如监督学习、无监督学习、深度学习等；阐释大数据处理技术，包括数据信息处理体系结构，为应对高铁数据规范性、海量性、真实性挑战，对数据融合关键技术、高速动车组全生命周期多源异构数据融合方法与实际案例分析等理论和技术进行了全面论述，以帮助读者系统地了解和学习高铁智能信息处理相关的基本知识、基础理论和共性技术。
       第二部分包括第5、6章，重点论述面向高速动车组智能运维的信息处理技术，包括动车组故障诊断技术、健康状态评估技术、动车组监测数据预测技术、关系关联分析技术等，以高速动车组关键部件为案例进行分析；面向高速动车组运维知识图谱构建的信息处理技术，包括知识图谱概述、关键技术、高铁领域知识图谱构建与分析等，并以动车组关键部件为例，基于建立的智能运维知识图谱，设计研发智能应答系统。以上内容论述了相关的概念、模型和技术，以实际案例分析了系统的技术难点和创新思路，详细说明了系统的技术架构及相关技术，以使读者可以体会高铁智能信息处理技术对我国高铁事业发展的重要作用。
       第三部分包括第7章，重点将知识性与实践性密切结合，以高速动车组智能运维信息处理案例集为主，详细论述了应用系统的设计和实现过程，包括数据融合、全生命周期数据集成管理的方法与实现过程，以使读者进一步加深对数据处理的理解；理解智能信息处理的工程意义，掌握信息处理的过程方法；理解全生命周期数据建模分析的全过程；理解数据—信息—知识—价值的过程，以帮助读者开拓视野、了解最新的信息技术发展以及应用前景。
       本书适合作为高等学校“计算机科学与技术”专业“铁路信息技术”方向以及信息化专业本科课程的教材，也可作为铁路信息技术方向研究生教材，还可作为高速铁路信息化等专业技术人员的参考书。
       本书编者在高速铁路网络管理教育部工程研究中心的支持下，长期从事铁路大数据、人工智能、高铁健康状态监测和故障预测理论、技术、标准等研发和教学工作，主持国家重点研发计划、科技重大专项、省部级等重大项目，具有深厚的理论基础和丰富的实践经验。
       本书由北京交通大学张春任主编，张宁、熊轲任副主编，白岩慧、张文浩、时晨昊、高博、贺璐、许德智、张少帅、朱欣生、冯淳晨参与编写，刘峰主审。全书由张春、张宁、熊轲统稿定稿。
       本书编写过程中得到了中车青岛四方机车车辆股份有限公司马利军、丁叁叁、崔玉龙、田毅，中国国家铁路集团有限公司谢赞德、郭全胜，中国铁道科学研究院集团有限公司张惟皎、王辉，中国铁路北京局集团有限公司贾璐，中国铁路上海局集团有限公司周斌等铁路智能运维行业专家的大力支持，以及北京交通大学李宇航、王闪闪、张秋霞、尹金豪、朱凌欣、贾琳瑛等的协助，在此特表感谢！
       本书得到了国家重点研发计划项目“基于人工智能技术的创新创业服务技术集成研发与应用示范”（项目号：2019YFB1405200）在核心技术研究成果方面的支持。
       由于高速铁路信息技术发展迅速，加之编者水平所限，本书难免有疏漏及不妥之处，欢迎广大读者批评指正。
       编者
       2023年10月

第一部分 基础理论和方法

第1章 概论2

1.1背景2

1.2基本概念4

1.3高速动车组智能运维信息处理技术发展历史、现状与趋势6

1.3.1高速动车组智能运维信息处理技术发展历史6

1.3.2高速动车组智能运维信息处理技术研究现状7

1.3.3高速动车组智能运维信息处理技术发展趋势10

小结11

习题12

第2章 数据和数据分析13

2.1数据概述14

2.2数据挖掘15

2.2.1跨行业数据挖掘标准流程15

2.2.2数据隐含信息16

2.3数据的全生命周期17

2.3.1数据全生命周期概述17

2.3.2数据全生命周期过程17

2.3.3数据全生命周期管理19

2.4数据科学19

2.4.1基本概念19

2.4.2数据科学家21

2.4.3数据科学如何改变企业22

2.4.4数据科学如何执行23

2.5高速动车组全生命周期数据24

2.5.1高速动车组全生命周期概述24

2.5.2高速动车组全生命周期产生的数据25

2.5.3高速动车组全生命周期数据管理27

2.5.4高速动车组数据质量28

2.5.5高速动车组运维数据分析30

2.5.6高速动车组全生命周期数据可视化分析33

小结35

习题35

第3章 高速动车组智能运维信息处理常用算法37

3.1监督学习38

3.1.1线性回归38

3.1.2决策树42

3.1.3随机森林48

3.1.4K近邻算法51

3.1.5逻辑回归53

3.1.6朴素贝叶斯58

3.1.7支持向量机61

3.2无监督学习65

3.2.1Apriori算法65

3.2.2Kmeans算法71

3.2.3用于数据压缩的降维75

3.3深度学习79

3.3.1现代深度学习的起源79

3.3.2循环神经网络81

3.3.3卷积神经网络86

3.3.4Transformer95

小结100

习题101

第4章 大数据环境下的信息处理技术102

4.1大数据信息处理面临的挑战103

4.1.1数据的规范性挑战103

4.1.2数据的海量性挑战103

4.2数据预处理技术104

4.2.1数据预处理概述104

4.2.2应对规范性挑战104

4.2.3应对海量性挑战109

4.2.4典型数据预处理算法110

4.2.5案例：基于序列模式挖掘算法的数据预处理113

4.3数据融合技术120

4.3.1传统数据融合120

4.3.2应对真实性挑战121

4.3.3应对海量性挑战127

4.3.4数据融合常见算法128

4.3.5案例：动车组全生命周期多源异构数据融合方法的研究与实现135

4.4大数据处理平台139

4.4.1MapReduce140

4.4.2共享内存并行编程142

4.4.3ApacheHadoop生态系统142

4.4.4Hadoop分布式文件系统143

4.4.5Spark143

4.4.6Kafka145

小结146

习题146

第二部分 高铁智能信息处理技术

第5章 面向高速动车组故障与健康状态分析的信息处理148

5.1动车组关键部件故障诊断技术149

5.1.1故障诊断概述149

5.1.2典型故障诊断方法149

5.1.3案例：数据驱动的牵引变流器逆变模块故障诊断150

5.2动车组关键部件健康状态评估技术155

5.2.1健康状态评估概述155

5.2.2典型评估方法155

5.2.3案例：动车组轴承健康状态评估156

5.3基于动车组监测数据的预测技术161

5.3.1数据预测模型概述161

5.3.2典型预测算法162

5.3.3案例：蓄电池寿命预测分析163

5.4关系关联分析技术169

5.4.1关系关联分析概述169

5.4.2案例：关系关联分析典型方法170

5.4.3动车组关键部件运维效率的关联关系分析170

小结175

习题175

第6章 面向高速动车组运维知识图谱构建的信息处理176

6.1知识图谱概述177

6.1.1知识图谱研究与应用178

6.1.2特定领域知识图谱180

6.2知识图谱关键技术181

6.2.1知识表示181

6.2.2知识抽取183

6.2.3知识融合184

6.2.4知识计算186

6.3高铁领域知识图谱构建187

6.3.1概述187

6.3.2模式层设计方法188

6.3.3数据获取与清洗190

6.3.4数据存储192

6.4高速铁路知识图谱应用与案例分析193

6.4.1背景193

6.4.2动车组在途故障处理知识图谱构建194

小结197

习题198

第三部分 应用案例集

第7章 高速动车组智能运维信息处理综合案例200

7.1轴箱轴承趋势分析方法201

7.1.1基于过程的趋势分析方法思想201

7.1.2基于过程的趋势分析方法实现201

7.2面向动车组蓄电池健康状态评估的研究与实现205

7.2.1电池数据预处理206

7.2.2电池荷电状态评估209

7.2.3电池剩余寿命预测210

7.3基于LSTM的动车组齿轮箱故障诊断方法的研究与实现212

7.3.1长短时记忆网络212

7.3.2改进的自适应粒子群算法215

7.3.3IAPSOLSTM故障诊断模型实现216

7.4面向高速动车组牵引电机轴承故障预警的研究217

7.4.1牵引电动机轴承温度预测及预警方法思考217

7.4.2牵引电机轴承温度预测及预警模型的实现218

7.5基于时序知识图谱的机电设备故障预测研究与实现222

7.5.1基于时序知识图谱的机电设备故障预测思想222

7.5.2基于时序知识图谱的机电设备故障预测实现223

7.6基于机电设备运维知识图谱的智能搜索技术研究与实现227

7.6.1结合用户特征的机电设备运维领域问答模型228

7.6.2机电设备运维智能搜索系统的实现229

7.7面向高铁运维领域的嵌入实体对齐技术研究与实现232

7.7.1牵引电机运维知识图谱模式层设计232

7.7.2融合文本表示和三元组表示的嵌入实体对齐模型235

7.7.3RGCN_align_Bert模型应用238

小结240

习题241

参考文献242

张春，北京交通大学高速铁路网络管理教育部工程中心副主任，计算机学院网络管理研究中心主任，研究员，博导，从事铁路大数据、人工智能、高铁健康状态监测和故障预测理论、技术、标准等研发工作，主授”铁路智能信息处理技术”等课程。主持该领域国家级和省部级项目数十项，先后获得中国铁道会科学奖、中国卫星导航定位协会、北京市科学技术奖等，发表相关论文50余篇。

本书聚焦于高速动车组智能运维中的信息处理技术，系统而深入地阐述了该领域的核心技术、算法应用和解决方案。编者以深厚的学术造诣和丰富的实践经验，深入浅出地介绍了各种先进的信息处理技术在高速动车组智能运维中的应用，包括机器学习、大数据分析、人工智能算法、知识图谱等。通过具体技术的详细讲解和实际案例的深入分析，使读者不仅能够了解到相关技术的原理和特点，更能清晰地看到这些技术在解决实际运维问题中的应用的方法。
编者团队在高速动车组智能运维技术领域辛勤耕耘十多年。书中不仅全景式地展示了已有研究和实践的丰富成果，同时，也前瞻性地提供了对该领域发展趋势的深刻洞察。
本书面向国家重大需求，落实国家关于建设交通强国的战略部署，可以很好地支撑轨道交通领域技术研究、系统开发和运维服务高层次专业人才培养。