مدل سازی جریان ترافیک کمک می کند تا حرکت خودرو را در جاده ها درک و پیش بینی کند، اصول نظری را با داده های دنیای واقعی ترکیب می کند تا سیستم های حمل و نقل را بهبود بخشد و تراکم را کاهش دهد.

مدل های جریان ترافیک نظری

مدل های نظری بر اساس معادلات ریاضی است که توصیف می کند که چگونه ترافیک تحت شرایط ایده آل رفتار می کند، این مدل ها اغلب رفتار راننده یکنواخت و ویژگی های ماشین سازگار را فرض می کنند.

مدل های نظری مشترک شامل مدل لایتیل- ویتهام-Richards (LWR) و مدل پیگیری ماشین است.آنها به شبیه سازی پویایی ترافیک و تجزیه و تحلیل تاثیر عوامل مختلف مانند ظرفیت جاده و محدودیت های سرعت کمک می کنند.

اطلاعات ترافیک الکترونیکی

داده های الکتروشیکی از مشاهدات دنیای واقعی، سنسورها و دوربین های ترافیک جمع آوری می شود.این داده ها بینش هایی را در مورد الگوهای ترافیکی واقعی، نقاط ازدحام و رفتار راننده ارائه می دهد.

تجزیه و تحلیل داده های تجربی اجازه می دهد تا کالیبراسیون مدل های نظری، پیش بینی دقیق تر و مرتبط با مکان ها یا شرایط خاص.

ترکیب داده های نظری و Empirical

یکپارچه سازی مدل های نظری با داده های تجربی، پیش بینی های جریان ترافیک را افزایش می دهد.این رویکرد، برنامه ریزان حمل و نقل را قادر می سازد تا استراتژی های موثر برای مدیریت ازدحام و بهبود زیرساخت ها را توسعه دهند.

  • جمع آوری داده ها از سنسورها
  • مدل کالیبراسیون
  • شبیه سازی سناریو
  • ارزیابی سیاست