如何利用云计算资源和信息化手段对运营高速变形监测数据实现高效的评估管理,数据异常变化预警分析及预警信息推送,是目前运营高速铁路变形监测数据评估部门重点关注的问题之一。现有运营高速铁路变形监测数据管理评估模式主要为数据本地化集中式管理、数据本地化存储、共享等。这种模式存在数据整理规范性差、数据管理效率较差的缺点,且无法实现运营高速铁路变形监测数据的实时在线预警分析。针对上述问题,本文主要研究工作如下:1.分析了运营高速铁路变形监测数据实际评估管理流程中的信息化需求,整合云计算资源,阐述了平台总体设计方案、数据库设计方案、数据加密设计方案,平台功能设计方案。并基于B/S架构构建“运营高铁变形监测数据云评估平台”。利用云计算资源进行监测数据可视化展示、数据加密、项目信息管理、预警信息推送等功能的开发。2.为了满足运营高速铁路变形监测数据预警在线分析需求,研究了Kalman滤波组合预测模型相关构建理论,并实现了Kalman滤波组合预测模型的云端搭载。3.将“运营高铁变形监测数据云评估平台”投入到本人所在的“西南交通大学运营高速铁路精密工程测量咨询评估中心”进行使用,并利用基于云端的Kalman滤波组合预测模型对运营高速铁路变形监测数据进行预测分析。4.“运营高铁变形监测数据云评估平台”实际运行效果表明,其能有效消除本地化数据评估管理的弊端,满足了数据评估部门对于数据管理、数据存储、实时预警推送的信息化需求。同时,Kalman滤波组合预测云分析模型也为运营高速铁路变形监测数据在线预警分析提供了有效参考。