国家能源集团新朔铁路有限责任公司新准铁路，甘肃省白银市，730900；
摘要：铁路信号系统的稳定运行对保障铁路运输安全至关重要。传统铁路信号异常行为识别方法存在效率低、准确性差等问题，难以满足日益增长的铁路运输需求。随着人工智能技术的快速发展，其在铁路信号异常行为识别中的应用成为研究热点。本文深入探讨了人工智能技术在铁路信号异常行为识别中的应用，详细阐述了基于机器学习和深度学习的异常行为识别方法，通过构建模型、实验验证等步骤，展示了人工智能技术在提高铁路信号异常行为识别准确性和效率方面的显著优势，为铁路信号系统的智能化发展提供了有力支持。
关键词：人工智能；铁路信号；异常行为识别；机器学习；深度学习
参考文献
[1]王得福.基于人工智能的网络异常行为检测研究[D].北京邮电大学,2020.
[2]李思远.铁路信号系统网络流量异常行为检测方法研究[D].北京交通大学,2024.
[3]付淳川.高速铁路信号系统网络安全风险评估方法研究[D].西南交通大学,2017.
[4]姚一杨,聂礼强,战新刚,等.复杂场景下基于人工智能的变电站内异常行为识别与检测方法:CN202010102771.7[P].CN111339883A[2025-08-24].
[5]宋佳明.基于人工智能的网络异常行为分析[D].北京邮电大学[2025-08-24].
