本申请公开了一种基于轨道交通工业互联 网的工业时序数据检索方法，该方法包括：步骤 1，获取轨道交通系统中列车行驶过程中的时序 数据集，并将时序数据集进行图片化变换，生成 图片数据集；步骤2，构建卷积神经网络模型，并 利用轨道交通系统中的历史数据集，对卷积神经 网络模型进行训练，利用训练好的卷积神经网络 模型对图片数据集中的数据进行特征提取，生成 特征向量；步骤3，计算特征向量与历史数据集中 数据之间的相似度，将相似度最高的数据，记作 时序数据集中数据的检索数据。通过本申请中的 技术方案，对轨道交通系统中的时序数据进行图 片化，使得可以分析的数据覆盖面更全，提高轨 道交通时序数据检索的有效性和准确性。
