머신러닝으로 열차 지연을 방지하는 방법

기차 지연을 예측하고, 고장의 조기 징후를 감지하고, 수요 변화에 따라 경로를 계획하는 데 도움이 되는 기계 학습을 사용하면 열차 지연을 줄이고 높은 서비스 품질을 보장하여 장단기적으로 철도 여행을 개선할 수 있습니다.

지연된 열차는 전 세계 수백만 명의 사람들에게 영향을 미치며 이러한 지연을 줄이기 위해 운영자가 할 수 있는 일은 거의 없습니다. 이는 철도 지연이 여러 상호 연관된 요인으로 인해 발생하여 영향을 평가하고 솔루션을 개발하기가 어렵기 때문입니다. 그러나 기계 학습으로 구동되는 인공 지능 애플리케이션을 사용하면 철도 운영자가 지능적인 의사 결정과 신속한 조치를 통해 열차 지연을 줄여 서비스를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

기계 학습이 열차 지연을 방지하는 방법

기차 지연은 인프라 및 기계 고장, 악천후, 승객으로 인한 지연, 최적이 아닌 일정 등 다양한 요인으로 인해 발생합니다. 철도 운영자는 기계 학습을 사용하여 철도 네트워크를 최적화 및 개선하고 열차 지연을 줄일 수 있습니다.

1. 열차 지연을 정확하게 예측

여러 열차가 동일한 경로를 공유하는 경우 열차가 늦어지면 다음 예정된 모든 열차가 지연될 수 있습니다. 해당 경로를 통과하는 열차의 수와 빈도에 따라 열차 지연은 수천 또는 수백만 명의 승객에게 불편을 끼치는 등 광범위한 결과를 초래할 수 있습니다. 기계 학습은 열차 도착 시간을 정확하게 예측하는 데 사용됩니다.

지연 시간을 정확하게 예측하기 위해 각 열차는 실시간 위치 및 성능 데이터뿐만 아니라 대량의 과거 데이터를 지속적으로 분석해야 합니다. 이를 통해 운영자는 철도 교통을 제어 및 관리할 수 있어 한 열차가 다른 열차 시간표에 늦는 영향을 최소화할 수 있습니다. 이를 통해 예상치 못한 이유로 일부 열차가 지연되더라도 전체 시스템이 일정을 준수할 수 있습니다.

2. 위험을 줄이고 시기적절한 유지 관리를 보장합니다

철도 네트워크의 기관차 또는 선로에 결함이 있으면 노선 운행이 완전히 중단될 수 있습니다. 이로 인해 다양한 요인에 따라 예상 복구 시간이 달라지면서 오랜 지연이 발생했습니다. 자동차 산업에 기계 학습을 적용하면 예측 유지 관리에 대한 효율성이 입증되었으며, 이를 기관차에 적용하여 고장으로 인한 지연을 제거할 수 있습니다. 기계 학습은 임박한 오류를 나타낼 수 있는 데이터 포인트를 지속적으로 모니터링하여 기계적 오류를 제거할 수 있습니다. 긴급 수리의 필요성을 최소화하기 위해 열차와 선로를 사전에 유지관리합니다.

3. 열차 일정 관리 개선

머신 러닝을 통해 수집 및 분석된 대량의 실시간 데이터는 현재 철도 운영을 개선할 뿐만 아니라 신규 노선 건설 및 신규 경로 계획과 같은 장기적인 개선에도 도움이 됩니다. 기계 학습을 통해 얻은 통찰력을 통해 철도 운영자와 정부는 이용 가능한 열차 및 관련 인프라의 사용을 계획하고 최적화할 수 있습니다.

최적화되지 않은 경로는 다시 계획되거나 안전을 보장하기 위해 새로운 경로가 설계될 수 있습니다. 이는 이전 작업의 결과를 평가하여 문제에 대한 최적의 솔루션을 결정하는 일종의 기계 학습인 강화 학습을 통해 달성할 수 있습니다. 경로와 시간표를 최적화하면 승객 혼잡과 고르지 못한 철도 교통으로 인한 열차 지연을 최소화하는 데 도움이 됩니다.

데이터 분석을 사용하여 기차를 정시에 운행하는 것은 새로운 개념이나 미래 지향적인 개념이 아니라 이미 일어나고 있는 일입니다. 열차 지연을 최소화하는 것 외에도 분석을 통해 철도 운영자는 실시간 열차 추적, 모바일 앱을 통한 피드백 수집 등 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있습니다. 머신러닝과 빅데이터의 도움으로 기차여행은 더욱 편리해질 것입니다.

위 내용은 머신러닝으로 열차 지연을 방지하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!