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    達爾智能“多維數據干線協調智能診斷系統”—助力交通組織精細化管理

    達爾智能“多維數據干線協調智能診斷系統”—助力交通組織精細化管理

    發布日期:2021-07-29 瀏覽次數:387

           城市交通對城市經濟發展起著舉足輕重的作用,它也是衡量一個城市文明進步的標志,然而隨著城市經濟的快速發展和機動車保有量的快速增加,城市交通擁堵已成為帶有普遍意義的“城市病”。但是隨著交通供給與交通需求不平衡發展,交通運行效率低下、交通擁堵事件常發、交通安全事故頻發、交通環境污染以及高能耗等交通問題嚴重困擾城市發展。傳統依靠交警人工排查問題、結合現場指揮的交通治理模式已遠不能適應日益凸顯的交通改善需求。  

           對于城市道路交通組織的各類問題,進行高效、精準的問題診斷,提供合理、有效的交通改善方案,達爾研發了“多維數據干線協調智能診斷系統”,從交通系統層面提升城市交通的效能與安全水平。軟件系統分為IaaS、PaaS、SaaS三層架構,IaaS層主要包括接入數據源;PaaS層主要包括大數據平臺和算法建模;SaaS主要包括綠波運行狀態實時監控、綠波運行效果評價、綠波運行問題診斷、智能優化方案推薦等功能。以高精數據中心為核心支撐,交通工程專業理論與互聯網、云計算、大數據、人工智能等先進技術的結合,完成多維度數據分析、智能診斷+輔助決策”,由智能系統代替原來的人工工作。加之專家經驗和理論模型聯動分析可以獲得多方面的診斷及優化建議。線上系統可針對專家優化方案的實踐結果進行再分析,線下專家可以評估審核系統優化方案,實現線上線下相結合的協同處理模式,解決交通組織頑疾,實現交通組織的精細化管理。



    案例分析

           峨山路位于安徽省蕪湖市弋江區,是一條主要交通干道,整體東西走向,西起長江南路,東至九華山南路,干道四周分布著購物中心、學校、公園、科技園、居民區,屬于典型的交通高負荷主干道。



           系統通過對峨山路綠波線路進行實時監測診斷,以多維數據為底座、以交通模型算法為支撐,全面對峨山路綠波運行狀態進行評分,診斷線路交通運行瓶頸所在,輔助交警選擇交通優化措施,改善峨山路的交通秩序,降低交叉口的交通事故,提高城市主干道的通行效率,降低車輛在交叉口的停車次數、停車延誤,降低車輛油耗,減少車輛尾氣排放,為蕪湖市民打造一個安全、有序、暢通、高效、節能環保、可持續發展的交通環境。


    調整方案

    1、利用停車次數、過車流量、平均行程時間3項評分指標,對綠波線路過車及相位切換等數據進行分析,實現線路走向可視化展示、線路各天不同時段評價得分趨勢展示、線路全時段指標詳情展示以及線路運行評價等級劃分。

    2、以單一路段做為研究對象,對綠波線路各路段分時段計算評分,并通過過程車輛數、停車車輛數、平均行程時間、平均速度指標深層展示路段運行狀態。

    3、利用平均速度、相位差、通行能力等13項診斷指標結合綠波線路卡口過車、相位切換等數據,分別針對綠波線路、綠波各單一路段提出多方面的診斷及優化建議,輔助交警解決交通干線運行頑疾,實現交通組織的精細化管理。


    4、依據上述干線綠波優化改善意見,針對單雙向綠波控制策略,優化路口信號配時、相位相序和相位差等參數,減少雙向停車次數和行程時間,改善車流的通行效率,達到以下的優化目標:

    (1)高峰期減少路口的排隊長度,預防路段擁堵溢出,最大限度追求路口通行能力;

    (2)平峰期實現綠波效果,減少主干道延誤,提高主干道通行效率,縮短整體行程時間;


    長江南路優化后的配時方案

    優化效果

           通過對干線協調方案實施前、后的仿真分析得出,實施優化方案后,峨山路的運行效率,交通擁堵有了明顯的改善。以下為優化前和優化后早晚平峰時段的旅行時間、停車次數、行駛速度對比。

           從早晚平峰時段的旅行時間、停車次數、行駛速度等數據指標可以得出,優化方案實施后比優化前的都有所改善,特別在車輛旅行時間上有了明顯的縮短,早高峰時段旅行時間西向東平均減少54.8%、東向西平均減少28.1%,平峰時段旅行時間西向東平均減少23.4%、東向西平均減少10.8%,晚高峰時段旅行時間西向東平均減少44.4%、東向西平均減少36.9%,停車次數和行駛速度也得到了一定的優化。


           未來,多維數據的干線協調智能診斷系統將進一步實現互聯網+大數據+人工智能+交通的高度智能融合,在交通工程學科原理的基礎上,對現有的技術手段進行革新,基于交通工程師的智慧,結合數據與專業技術,形成“數據+技術+經驗+智能”的創新模式。為廣大政府交通主管部門及規劃設計單位,從規劃、設計、建設到管理,提供更加精準、高效、專業的交通組織服務。

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