近年来,我国高铁建设蓬勃发展,高铁基础设施的状态检测和评价技术也与时俱进。轨道综合检测列车定期检测轨道线路状况获得的动检数据是进行轨道服役状态评价的基础性数据,同时也是一种特殊的多维时间序列数据。以机器学习理论为基础,从规模庞大的动检数据中挖掘轨道状态演化规律和数据内在关联关系,建立有效的轨道状态异常检测模型,为高铁线路状态评价和线路养护维修提供辅助决策,对高铁轨道质量评价和维护具有重要的实际意义,同时在数据挖掘技术领域也具有重要的研究价值。本文针对高铁轨道动检数据展开数据挖掘研究,首先对动检数据普遍存在的里程偏移展开配准研究,然后针对动检数据中典型的异常数据展开动检数据异常检测研究,最后结合实际的工程应用需求开发了动检数据综合应用系统。本文的主要工作和研究内容包括:（1）针对不同时段检测的动检数据中普遍存在的里程偏移且偏移具有不确定性的问题,提出了一种基于曲线特征点的滑动窗口动态时间规整里程配准算法（CFP-SW-DTW,Dynamic time warping mileage algorithm based on curve feature points with sliding window）。该算法首先通过线性拟合超高的方式提取轨道曲线特征点,并根据提取的特征点粗配准,将里程偏差缩小在误差22m范围内,然后用滑动窗口动态时间规整（SW-DTW）里程配准算法进行精细化配准,降低了序列配准出现的奇异点现象。本文构建了动检数据里程偏移仿真数据集对提出的算法进行了定量的配准实验分析,并在真实动检数据集上验证本文算法在TAM（Time Alignment Measurement）指标和时间消耗上的性能优势,为后续的数据挖掘研究提供了配准数据基础。（2）针对轨道动检异常数据类型多,分布不确定的问题,本文在动检数据里程配准的基础上,提出了一种基于图注意力机制的无监督多维时序数据异常检测模型（GAT-USAD,Unsupervised Anomaly Detection Multivariate Time Series Based on Graph Attention Network）。该模型中的图注意力网络提取动检数据的数据特征关系,用对抗性训练的自编码器构建编码重建结果与原始输入的重建误差,并通过重建误差来判断异常数据。本文构建了符合动检数据典型异常状态的仿真数据集,并在此数据集上开展实验验证了本文提出的异常检测模型在提取动检数据特征之间的注意力关系和检测点邻域内各采样点间注意力关系的优势。与基准网络USAD模型相比,GAT-USAD在动检数据异常检测综合性能指标F1得分上获得约1.2%的提升。（3）结合在动检数据研究领域和工程应用领域的实际需求,设计并开发了“高铁动检数据综合应用系统”。该系统集成了动检数据检索、数据可视化、数据预处理、里程配准和异常检测等功能模块,具有管理便捷和智能化分析的特点,为从事动检数据挖掘和研究的科研技术人员提供了一个专业的数据管理和分析系统。