SUMP Központi

Select Language

Helyes gyakorlatok

A gépi tanulás segítségével megoldást találni a visszatérő torlódásokra

autópálya, forgalmi dugó, út-1929866.jpg
A képet a WordPress készítette

Város: Debrecen
Közönség: Közepes méretű város
Téma: Forgalom- és keresletkezelés
Lépés a SUMP ciklusban: 12. lépés: Tekintse át és tanulja meg a tanulságokat

Több információ:
eltis.org

Tevékenység leírása

Debrecen öngyógyító rendszert akart kifejleszteni a város számára, amely képes felismerni és egyszerű megoldást javasolni a különböző közlekedési kérdésekre. Ez azt jelenti, hogy a gépi tanulási rendszert a megbízható Traffic Light Program (TLP) tervezéséhez fejlesztették ki. A rendszer képes elkülöníteni a megvalósítható infrastrukturális fejlesztések típusait, mint például; a közúti sávok, a jelzőlámpák megváltoztatása, a forgalmi kanyarodás új korlátozásai stb. Van egy lehetséges infrastrukturális változás is, amely egy másodlagos sáv meghosszabbítását vonja maga után, amelyet az ML rendszer ajánlott.

Tanulságok

A csapat számára a legnagyobb kérdés az egész érintett útszakasz elemzése volt. Mivel a projekt során vizsgált útszakasz 2 km hosszú, nagyon nehéznek bizonyult az összes szükséges információ befogása abban a pillanatban, amikor a torlódás kialakult - vagy elkülöníteni a pontos okot. Tehát a csapat több mérést végzett az út különböző szakaszain, majd ekvivalens módon realisztikus szimulációkat készített. Ez a megközelítés könnyen átvihető bármely más forgalomkezelési helyzetelemzésbe.