本项目研究致力于挖掘各种数据的价值,提出一套面向出行者、管理者和设计者、针对路口和路段的信号控制评价体系,并研究利用这些数据实现该体系的指标的计算结果。
如何处理、融合“互联网+”环境下的这些多源异构数据构建一套有效可行的信号控制评价指标体系是本次研究的关键。
基于浮动车、导航、手机APP等移动互联技术能获得路段的行程时间、速度,交通流检测器能获得断面的交通流量和点速度,信号控制系统能获得交叉口的流量数据
随着数据源的不断增多、实时性增强,信号控制系统对交通状态的感知增强,利用完善的数据构建信号控制优化模型辅助交通信号控制系统,完善系统参数设置,提高信号控制的水平,对缓解城市交通拥堵有较大的改善作用。
在“互联网+”环境下,交通数据更加丰富、多样,且能获得实时的交通状态数据,将这些数据进行预处理、融合,构建一套全面反映交通状态及信号控制效果的评价指标辅助日常的交通信号优化工作以及交通决策管理是大数据时代的信号发展趋势。
将大量的实时动态交通数据与信号控制系统自身的数据资源融合应用后,通过构建一套新的控制参数模型能进一步提升控制方案与交通的适配性,从而提高交叉口和路段的通行效率。
SCOOT系统的信号相位则不能自动增减,相序也无法改变,控制子区也不能自动划分,动态性不强。 在“互联网+”环境下,如何突破传统信号控制理论的限制,实现动态信号控制成为当前信号控制理论研究新趋势。
在信号动态控制系统上,以SCATS和SCOOT应用较为广泛,然而SCATS系统未使用任何的实时交通模型、仅根据类饱和度和综合流量从有限数目的既定方案中选择配时参数,限制了其配时参数的优化程度,使其不能及时而准确地适应实时交通变化的客观要求;
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当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。
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伴随着机器人、自动驾驶汽车等智能化设备的普及和运用,智能生产工具替代现有生产工具和大量劳动力,形成了新的物流生产要素结构。
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