1.一种基于DTW与最小二乘估计的轨道动态检查历史数据匹配方法，其特征在于，包括：选择[t0,tend]里程范围的当前动态检查数据作为查询序列Q，将同里程[t0,tend]范围的同名既往动态检查数据作为匹配序列C；

利用动态时间规整算法计算Q和C规整路径P，并由规整路径P采用最小二乘估计计算里程偏移量δ，按[t0‑δ,tend‑δ]重新选择查询序列Q，重复这一过程，直至相邻两次里程偏移量δ之差小于预设值；

再次利用动态时间规整算法计算Q和C匹配路径Pbest，即轨道动态检查历史数据匹配关系。

2.根据权利要求1所述的基于DTW与最小二乘估计的轨道动态检查历史数据匹配方法，其特征在于，所述动态时间规整算法步骤包括：计算两个序列间的距离矩阵D；

d(i,j)＝||qi‑cj||w

其中，i为查询序列Q索引，i＝1,2…,n；j为匹配序列C索引，j＝1,2,…,m，当w＝1时，为曼哈顿距离；w＝2时，为欧氏距离；

在D中采用动态规划方法寻找规整路径P：

P＝{p1,p2,...,pk,...,pK}

其中pk表示规整路径位置，即pk＝(i,j)k表示qi与cj之间的匹配关系；

采用动态规划的思想确定规整路径位置pk，计算DTW距离时需构造代价矩阵，矩阵元素γ(i,j)定义为：计算Q和C的动态时间规整距离DTW(Q,C)应使得累积距离值最小，动态时间规整距离计算如下式：

3.根据权利要求1所述的基于DTW与最小二乘估计的轨道动态检查历史数据匹配方法，其特征在于，所述规整路径P，依据动态检查采样间隔0.25m，规整路径P中Q的数据索引i与C的数据索引j应呈线性关系：j＝αi+Δ

其中，α为斜率，Δ为截距，α与Δ采用最小二乘估计计算，里程偏移量δ＝Δ×0.25m。

4.根据权利要求1所述的基于DTW与最小二乘估计的轨道动态检查历史数据匹配方法，其特征在于，所述采用最小二乘估计计算里程偏移量δ的步骤中，设置相邻两次里程偏移量δ之差小于预设值δtol为循环终止条件，通过多次修正里程得到。

5.根据权利要求1所述的基于DTW与最小二乘估计的轨道动态检查历史数据匹配方法，其特征在于，所述轨道动态检查历史数据通过轨道检查车或高速综合检测列车采集。