使用机器学习可以帮助预测列车延误，检测故障的早期迹象，并根据需求变化规划路线，可以在长期和短期内通过减少列车延误和确保高服务质量来改善铁路旅行。
晚点的列车影响着全世界数百万人，而运营商几乎不能做什么来减少这种晚点。这是因为铁路延误是由许多相互关联的因素造成的，因此很难评估影响和制定解决方案。然而，通过使用机器学习支持的人工智能应用，可以帮助铁路运营商通过实现智能决策和迅速行动来减少列车延误，从而改善服务。
机器学习如何防止火车延误
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、乘客造成的延误和次优化的调度。通过使用机器学习，铁路运营商可以优化和改善铁路网络，减少列车延误。
1.准确预测列车延误
在多列火车共用同一路线的情况下，一趟晚点的列车可能会延误其后预定的所有列车。根据经过某条线路的列车的数量和频率，列车延误可能会造成广泛的后果，给数千甚至数百万乘客造成不便。机器学习被用来精确估计火车到站的时间。
为了准确预测延误时间，每趟列车都要不断分析大量的历史数据，以及实时位置和性能数据。这使得运营商可以控制和管理轨道交通，尽量减少一趟列车晚点对其他列车时刻表的影响。这将确保整个系统遵守时间表，即使一些列车，由于不可预见的原因延误。
2.降低风险，确保及时维护
铁路网络中机车或轨道的故障以及缺陷都可能导致某条线路的完全停止运行。这导致了长期延误，恢复的估计时间取决于各种因素。机器学习在汽车行业的应用已经证明了它在预测性维修方面的有效性，预测性维护可应用于机车，以消除故障造成的延误。机器学习可以通过持续监测数据点来消除机械故障，这些数据点可以预示任何即将发生的故障。积极主动地维护列车和轨道，尽量减少紧急维修的需要。
3.更好地管理列车时刻表
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进，如铺设新线路和规划新线路。通过机器学习获得的洞察力使铁路运营商和政府能够规划和优化可用列车和相关基础设施的使用。
次优路线可以重新规划，或者设计新的路线，以确保安全。这可以通过强化学习来实现，强化学习是一种机器学习，可以通过评估之前操作的结果来确定问题的最优解决方案。优化线路和时刻表有助于最大限度地减少因乘客拥挤和铁路交通不平衡而造成的列车延误。
使用数据分析使列车准点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。除了尽量减少列车延误，分析还使铁路运营商能够提供更好的客户体验，如列车实时跟踪和通过移动应用收集反馈。在机器学习和大数据的帮助下，火车旅行将变得更加方便。
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