列出机器学习模型可以用于公共交通的三个方法.
1.预测性维护:**机器学习模型可以训练预测设备故障并根据其安排维护.这可以帮助防止系统故障,延误或服务中断,并改善乘客体验. 2.**路线优化和需求预测:**机器学习可以分析历史数据,以预测特定路线在特定时间或事件中的需求.这样做,交通当局可以优化路线以提高效率并减少乘客的等待时间. 3.**实时交通管理:**通过使用分析实时交通条件的机器学习算法,公共交通可以适应任何中断或变化.这包括建议重新调整路线,调整时间和管理容量.具有响应实时变化的系统可以为乘客提供更动态的和可靠的体验.