机器学习可以通过减少火车延误,来保证高质量的服务以此来改善旅客的旅行。火车晚点真的很令人沮丧,而且还会造成混乱。


但事实是,延误的列车影响着世界各地数以百万计的人,而运营商几乎无法将这种延误降至最低。这是因为铁路延误是由许多相互关联的因素造成的,这使得评估影响和设计解决方案变得困难。然而,使用由机器学习提供动力的人工智能应用程序,可以帮助铁路运营商通过智能决策和迅速采取行动来减少列车延误,从而改善服务。

11.jpg 如何通过机器学习技术减少火车晚点问题 人工智能资讯报道_AI资讯


机器学习如何最小化降低火车延误问题


列车延误是由多种因素造成的,包括基础设施和机械故障、恶劣天气、乘客延误和次优调度。利用机器学习,铁路运营商可以优化和改善铁路网,并将列车延误降至最低。


预测火车延误


已经晚点的列车需要重新安排到达不准确的时间,这样的延误问题就会进步一步恶化,由于多多列车是公用一条线路的,一列列车晚点就会影响到后面的所有列举时间。由于列车的数量和经过路线的频率不同,晚点的列车就会给数千甚至数百万乘客带来不便。


机器学习被用来精确估计列车到达车站的时间。为了准确预测到站时间,机器学习会分析每列火车大量的历史数据,以及实时的位置和性能数据。这使得运营者能够以一种最小化列车延误对其他列车时刻表影响的方式来控制和管理铁路交通。即使一些列车由于不可预见的原因延误,也可确保整个系统遵守的时间表。


确保列车的及时维护


铁路网络中机车或轨道的故障都可能导致某条线路完全停止运行。机器学习在汽车工业中的应用已经证明了它在预测维护方面的有效性,这可以应用于机车,以消除故障造成的延迟。机器学习可以通过不断监控数据点来消除机械故障,这些数据点可以指示任何即将发生的故障。积极主动地维修火车和轨道,尽量减少紧急维修的需要。


使用数据分析技术使火车准时运行并不是一个全新或未来的概念,而是已经在发生的事情。除了减少列车延误,分析还使铁路运营商能够提供更好的客户体验,比如列车的实时跟踪和通过移动应用程序收集反馈。在机器学习和大数据的帮助下,;列车服务将变得更加优质。