近年来随着我国城市轨道交通行业的快速发展,列车的运行安全问题受到了行业的广泛关注。为了保证列车的运行安全,在列车运行中发现并解决故障,本文以城市轨道行业为背景,使用基于在途列车状态的数据分析与挖掘技术解决列车运行中的安全问题。在现有的车辆维保生产管理系统中,使用该系统的列车在途运行数据,运用数据挖掘技术进一步开发子系统-安全预测系统。系统主要包括故障统计、故障关联分析、故障识别和故障预测四个功能模块,本文的主要工作包括:(1)按照系统的设置和用户的要求,使用原始数据表在数据库中建立相应的故障对应关系表,根据不同的条件,在对应表中对故障数据进行统计,生成故障统计图。(2)使用Hadoop对列车运行时产生的故障数据进行数据分析和挖掘,得出故障的属性和故障之间的关联规则,生成关联规则数据表。(3)使用关联规则进行故障识别,在故障表中找到与异常数据有关的故障,在关联规则数据库中查找异常数据的属性与故障的关联规则,对异常数据进行判断,在确认故障隐患后,生成故障隐患单。(4)综合相关数据,运用回归分析知识对故障的发展趋势进行预测,构造故障属性之间的回归方程,建立回归模型,通过回归模型对故障隐患进行预测。安全预测系统将数据挖掘技术引入车辆的维保管理系统中,实现了对列车运行状态的实时监测,经过系统对异常数据的识别和预测,及时通知用户对故障隐患进行处理,保证了列车的运行安全。系统测试结果表明安全预测系统的功能要求已经基本实现,车辆维保生产管理系统已经实现部分功能,相关版本已在广州地铁的具体项目中进行测试验收,软件相关后续开发工作也在进行中。