为实现铁路通信设备的智能化、精细化运维，设计了一套集数据采集、处理、分析和决策支持于一体的系统解决方案。首先，该方案利用流式处理、深度学习等技术，高效采集铁路通信设备状态数据，并对其进行质量控制。其次，基于数据训练评估和预测模型，科学判断铁路通信设备健康状况，挖掘故障隐患。在此基础上，进一步提出铁路通信设备更换计划、备品备件优化分配等精细化的运维决策建议。最后，通过搭建大规模的测试环境，验证了数据分析与决策支持系统在采集、分析海量铁路通信设备数据以及支持智能决策等方面的有效性，为后续在实际铁路通信运维场景中应用数据分析与决策支持系统，实现智慧化维护管理奠定基础。
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