机器学习结合天气数据预测芬兰列车延误
原文标题：Predicting Train Delays in Finland Using Machine Learning and Weather Data
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论文利用芬兰综合列车天气数据集FI-TW，融合铁路运营记录与芬兰气象研究所约200个站点的传感器观测，研究列车延误预测。在奥卢中央车站逾10万条观测上比较三种特征配置，基于暴雪、大雪、极寒等分层天气类别的方案取得R² 0.78、RMSE 8.5分钟，较其他配置提升11%的R²并降低10%误差。结果表明领域知识驱动的紧凑特征优于原始气象输入，适合边缘部署。
- 问题
- 恶劣天气下如何更准预测列车延误。
- 方法
- 融合铁路运营记录与芬兰气象约200站点传感器数据，用XGBoost比较三种特征配置，采用暴雪、大雪、极寒等分层天气类别。
- 结果
- 奥卢中央车站10.1万条观测上R² 0.78、RMSE 8.5分钟、MAE 3.7分钟，较其他配置R²提升11%、误差降低10%。
- 影响
- 证明领域知识驱动的紧凑特征优于原始气象输入，适合边缘部署的交通预测。
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