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利用机器学习可帮助减少火车延误
2018年09月30日 由 浅浅 发表
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火车延误可能非常令人沮丧，事实是，延迟列车影响了全世界数百万人，而且很少有运营商可以做到最大限度地减少这种延误。机器学习可以通过最小化列车延误，确保高服务质量来改善长期和短期的铁路旅行。这是因为铁路延误是由相互关联的众多因素造成的，因此难以评估影响并制定解决方案。然而，使用由机器学习提供支持的AI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最小化列车延误来改善服务。
机器学习如何帮助最小化列车延误
列车延误是由多种因素造成的，包括基础设施和机械故障，不利的天气，乘客造成的延误以及次优的调度。利用机器学习，铁路运营商可以优化和改善铁路网络并最大限度地减少列车延误。
预测列车延误
由于重新安排的到达时间不准确，已经令人沮丧的延误列车问题进一步恶化。由于多列火车共用相同的航线，因此一列火车可以延迟所有列车后的火车。根据列车通过路线的数量和频率，延误的列车可能会产生广泛的影响，给数千甚至数百万乘客带来不便。机器学习被用于准确估计火车到达车站的时间。为了准确预测时间，不断分析每列火车的大量历史数据以及实时位置和性能数据。这允许操作员以最小化一个延迟列车对其他列车的时间表的影响的方式控制和进行轨道交通。
确保及时维护
铁路网络中的机车或轨道的故障或缺陷可导致在给定路线上完全停止操作。这导致长时间的延迟，估计的恢复时间取决于各种因素。在汽车行业中使用机器学习已经证明了其在执行预测性维护方面的有效性，该预测性维护可以应用于机车以消除由于故障导致的延迟。机器学习可以通过不断监控可以指示任何即将发生的故障的数据点来消除机械故障。对列车和轨道进行维护的积极方法最大限度地减少了紧急维修的需要。
优化列车时刻表
通过机器学习收集和分析的大量实时数据不仅可以改善当前的铁路运营，还可以帮助进行长期改善，如铺设新线路和规划新线路。通过机器学习获得的见解使铁路运营商和当局能够规划和优化可用列车和相关基础设施的使用。可以重新规划次优路线，或者可以设计新路线以确保。这可以通过强化学习来实现，可以通过评估先前动作的结果来确定问题的最佳解决方案。优化路线和时刻表有助于最大限度地减少因乘客拥挤和轨道交通不均而导致的列车延误。
使用数据分析使列车按时运行并不是一个全新的或未来的概念，而是已经发生的事情。除了最大限度地减少列车延误，分析还使铁路运营商能够提供更好的客户体验，如实时跟踪列车和通过移动应用收集反馈。借助机器学习和大数据，火车旅程将变得更加方便。
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