Použití strojového učení k nalezení řešení opakovaného přetížení
Město: Debrecen
Publikum: Středně velké město
Téma: Řízení provozu a poptávky
Krok v cyklu SUMP: Krok 12: Zkontrolujte a poučte se
Více informací:
eltis.org
Popis činnosti
Debrecín chtěl pro město vyvinout samoléčebný systém, který by byl schopen detekovat a navrhnout jednoduché řešení pro různé dopravní problémy. To znamená, že systém strojového učení byl vyvinut s cílem navrhnout spolehlivý program semaforu (TLP). Systém je schopen izolovat out typy vylepšení infrastruktury, které by mohly být implementovány, jako například; změny silničních pruhů, semaforů, nová omezení odbočování provozu atd. Výsledkem byl program semaforu (TLP), který dokáže zvládnout praktičnost provozu ve špičce - zabránit tvorbě dopravní zácpy ve špičkách. Existuje také potenciální změna infrastruktury zahrnující prodloužení sekundárního pruhu, které doporučil systém ML.
Poučení
Největším problémem týmu byla analýza celého dotčeného úseku silnice. Jelikož úsek cesty studovaný v rámci tohoto projektu je dlouhý 2 km, ukázalo se jako velmi obtížné zachytit všechny potřebné informace v přesný okamžik, kdy se přetížení začalo formovat - nebo izolovat přesnou příčinu. Tým tedy provedl několik měření na různých úsecích silnice a poté je srovnal, aby vytvořil realistické simulace. Tento přístup lze snadno přenést na jakoukoli jinou analýzu situace zpracování provozu.