Интеллектуальная система анализа эксплуатационных данных для диагностики состояния пути с использованием Big Data и машинного обучения

Содержание

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность: актуальность проекта обусловлена необходимостью своевременного выявления дефектов на железнодорожных путях для предотвращения аварий и снижения затрат на ремонт.

Проблема: проблема заключается в необходимости быстрого и точного анализа большого объема эксплуатационных данных для диагностики состояния путей. Текущие методы требуют много времени и не всегда дают точные результаты.

Цель: создать интеллектуальную систему, которая анализирует эксплуатационные данные и помогает выявлять дефекты на путях с помощью технологий Big Data и машинного обучения.

Задачи:

1. 1) Изучить теоретические основы анализа данных и машинного обучения;
2. 2) Проанализировать существующие методы диагностики путей;
3. 3) Разработать модель системы для анализа данных;
4. 4) Провести социальный опрос;
5. 5) Подвести итоги.

Предмет исследования: использование технологий Big Data и машинного обучения в диагностике железнодорожных путей

Объект исследования: эксплуатационные данные железнодорожных путей и методы их анализа

Гипотеза: использование современных технологий анализа данных позволит повысить точность и скорость диагностики состояния путей, что снизит риск аварий и затрат на ремонт.

Методы исследования:

1. 1) Анализ научной литературы и онлайн-источников.
2. 2) Сравнение и сопоставление полученных данных.
3. 3) Социологический опрос.