现代公共交通系统是复杂的网络，有大量的分站以及列车，它们每天运送成千上万的旅客。任何人只要站在候车台等车，便能品尝列车延迟带来的沮丧。但对于在瑞典斯德哥尔摩的乘客，事情可能会好转。

　　一种新的算法有望预测乘车时的延迟，最多能提前两小时预测。它是由Queue AB的数学家Wilhelm Landerholm和斯德哥尔摩列车运营商Stockholmståg开发。利用即将问世的智能手机APP，乘客将更能精准地计划他们的行程。如果将会发生严重的延时，乘客还能选择不同的路线。

　　交通系统中出现的问题，通常是由于一些意外或者由某一单列车的延迟造成。这会引发连锁效应，造成后面列车的延迟，甚至在最开始的骚乱被平息后，也可能会导致整个交通系统的中断。这种情况也发生在高速公路上，当事故中的车辆被移除之后，道路交通也需要花费好几个小时才能恢复通畅。

　　进入大数据时代之后，高速公路上的汽车遇到两个问题：一个是没有监控系统记录他们行踪，另一个是他们需要独立地操作。然而，公众交通列车系统中不会出现这些问题。事实上，现代网络拥有交通控制中心，配有实时定位每辆列车的电脑系统。十年前，这样大量的数据可能无法被处理。但是，利用当今高速的机器以及全新的算法，我们将对所有列车运行状态做出更长时、稳定、精准的预测。这就像天气预报之于公共交通一样。

　　这种算法是有专利的，所以我不知道其中的细节，但是它的工作原理就像是这样的：在任何时刻，交通控制中心都有一份整个列车系统的快照。这份快照包含了每辆列车位置和速度的数据，同时也包括了中断列车的信息。利用这些数据，算法动态地模拟每辆中断车辆对整个列车系统的影响。在过去，这可能会提前几十分钟产生预测，但是一种有效的算法和更快的电脑可以延长预测的提前时间。举个例子，交通控制中心因此可以调整发车数量和路线，同时新的数据会被返回到算法中做出重新计算。潜在的拥堵可能会被防止或者被缓解。

　　当然，这对斯德哥尔摩没有什么特别之处。因为拥有实时监控能力，这种系统可以在任何交通环境中实施。扩展来说，乘客数据的合并会帮助预测列车的数量和长度，这会被部署到每条路线中。如果这被证明是有效果的，这将有希望在你当地的地铁中看到。