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安全是铁路运输工作的永恒主题。没有稳定的安全，就没有铁路运输大联动机的高效正常运转，就难以使运力资源得以充分发挥。特别是伴随着政治、经济的跨越式发展，国家及人民对公共安全的关注，超过了以往任何时候。车毁人亡、运输中断等重大事故的发生，既会给国家和人民生命财产造成难以估量的直接和间接损失，同时还会引发一系列复杂的政治、经济问题。因此，铁路安全保障系统面临着非常严峻的挑战。
目前，铁路安全保障系统方面存在的问题是：安全监测信息的综合运用和分析还处在起步阶段，监测预警、风险评估、预测控制和应急救援尚未构成有机的整体，整体效益难以发挥。造成这种状况的根本原因在于缺少与之相适应的具有行业特色的安全保障体系和技术标准。本文面向这一问题，对铁路安全保障系统的应用理论和关键技术进行了研究，主要内容有：
(1)完整地提出了铁路安全保障系统的体系框架、研究内容和系统构成；指出铁路安全保障系统是由铁路安全监控预警系统、铁路风险评估系统和铁路应急救援系统三部分组成的负反馈系统。铁路安全监控预警系统面向主客观隐患因素，对监测目标进行监测、预警跟踪、融合决策；铁路风险评估系统研究重大安全隐患的发生机理、判别标准，对未来短、中长期的安全状况进行推断，为安全指标制定、事故分析和安全标准规程的改善提供依据。铁路应急救援系统的目标是迅速有效地组织事故施救工作，最大限度地减少人员伤亡和财产损失。
(2)定义了安全监测信息的多维接口，提出了基于维树网络DTN(DimensionTreeNet)的信息融合方法，建立了MDOF和ODOF信息融合模型。DTN作为信息接口的一种规范定义模式，有利于规范信息的存储结构和组织结构；其内结点可解决种类繁多的实时信息接入及处理问题；叶结点可有效表示监测系统的结构，利于对其自身状态的检测维护；树形结构可以改善系统的可伸缩性/可重构性。
(3)提出了基于MDOF模型的信息融合算法，并应用到京沪线货车运行状态地面安全监测系统TPDS的车辆身份识别中，表明了有效性；提出了基于MDOF模型的相同类型监测系统间相对误差率的分析方法。该方法包括三步：
●面向多种现场运行状况进行抽样；
●运用最大熵原理导出相对误差率的分布模型；
●基于决策树对分类样本进行统计检验。
该方法可以评定各种现场因素(如天气、车种、相对速度)对相对误差率的影响，支持TPDS的系统设计，也为货运部门综合追踪捕捉危险车辆提供了重要依据。
(4)提出了基于模糊穴映射的数据预处理和分类方法，解决阈值的选择问题，给出了具体实现，并应用到沪宁线轨道动态监测单元紧急报警信息的报警级别判定中，为轨道状态的多点综合评判提供了方法。
(5)提出了基于决策树的预测算法DP(Decisiontree Prediction)。该方法具有突破内存限制、提取定量规则并描述主类分布、易于实现并行、有效满足监测数据分析的需求等特点。该方法应用于货车状态安全监控系统中，建立了合理的轴温预测模型，提取了分析规则，为轴温评判标准的修订提供了依据。
(6)提出了基于五要素全排列的铁路安全信息系统需求分析方法FKEAM(Five-Key Elements Arrangement Method)，从五个抽象要素：用户、部门、角色、权限、资源入手进行安全信息系统需求调研，减轻了需求分析的复杂度，较好地适应铁路的组织演化。