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摘要
针对铁路数据爆炸式增长给存储管理带来的巨大挑战，亟需采用数据分级存储的方式以缓解存储压力、降低存储成本。为了使得数据分级存储结果可靠，依据铁路建设期数据业务特征以及存储需求，构建数据业务价值指标评价体系并提出数据业务价值计算方法，选取多项数据价值判定因素，以聚类方法、粒子群算法优化RBF神经网络参数，构建基于改进RBF神经网络的铁路建设期数据价值映射模型。根据真实铁路建设期数据验证改进RBF神经网络模型的可行性。试验结果表明，基于改进RBF的多维铁路数据价值映射模型判定数据存储级别准确率最优达99%以上，能有效用于数据分级存储系统。
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