本技术通过大数据分解、筛选和建模，构建列车成本映射机理，揭示成本与影响要素之间交互影响规律，建立了列车成本关键影响要素辨识技术。
1.高速列车成本影响要素辨识技术
针对列车全生命周期多主体性、多阶段性和复杂性等特点，从时间维度和空间维度，建立成本-时间动态分析模型。依托列车系统构成和成本构成，综合考虑性能、环境、安全、成本之间的交互影响,结合客流量、绿色交通和设计标准等边界条件，实现对成本影响要素多视角、全方位、立体化的辨识与分析。
2.高速列车成本关键要素辨识技术
高速列车成本影响要素复杂，数据呈现出海量、非结构化、不确定等特点。利用大数据分析和挖掘技术，构建特征选择和优化模型，分析性能、安全与环境成本影响要素的敏感度。开发自动语义概念和属性识别、关系抽取、网络构建技术，对成本影响要素大数据进行筛选和降维，构建大规模特征库。最后结合机器学习和智能优化算法建模技术，建立高速列车全生命周期成本映射模型。揭示影响要素同成本之间的耦合关系，实现对成本关键影响要素的分析与辨识。
3.高速列车成本关键要素辨识分析软件
基于以上两项技术，将成本关键要素辨识与分析技术进行 Windows 环境编程开发，构架成本关键要素辨识数据库，开发基于 Windows C#语言环境的成本辨识分析技术软件。将现有的机器学习模型嵌入编程，在线连接成本关键要素辨识数据库，通过嵌入的模型完成成本关键要素计算、排序、分析和可视化显示。
应用前景：
本成果可获得轨道交通系统成本关键要素，可优化轨道交通系统成本，提高铁路建设资金利用率，在轨道交通建设领域具有广阔的应用前景。
成熟度：产业化
