基于大数据与AI的地铁通信网络故障智能预警与自愈机制研究

作者：兴卯 晏 · 发表于：工程技术发展 · 年份：2026 · DOI：10.32629/etd.v7i6.21011

地铁通信网络承载调度指挥、视频监控、乘客信息、车地无线通信和应急联动等业 务,网络故障具有隐蔽性、关联性和扩散性,传统人工巡检与告警处置方式难以及时 识别复合异常。文章以大数据与AI融合应用为研究对象,结合地铁通信网络运行数据 采集、故障特征提取、AI预测建模、风险分级预警和自愈闭环处置展开分析。研究 认为,多源数据融合能够为故障识别提供统一基础,AI模型适宜承担异常趋势判断与 风险等级划分,自愈机制则需围绕故障定位、节点隔离、冗余链路切换和处置反馈生 成闭环。相关机制有助于压缩故障发现与处置之间的时间差,增强地铁通信网络对复 杂运行场景的支撑能力。