¿Cuáles son los puntos decisivos para combinar métodos emergentes con la teoría del flujo de tráfico?
Los puntos decisivos para la combinación de métodos emergentes y la teoría del flujo de tráfico son los siguientes:
1. Optimización del sistema de transporte inteligente: se pueden combinar métodos emergentes como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. con la teoría del flujo de tráfico, optimizando así el diseño y la gestión de sistemas de transporte inteligentes y mejorando la eficiencia y seguridad de los sistemas de transporte.
2. Análisis y predicción de datos: la teoría del flujo de tráfico puede ayudar a predecir la congestión del tráfico, mientras que los métodos emergentes pueden ayudar a analizar y procesar grandes cantidades de datos para predecir y planificar con mayor precisión el flujo de tráfico.
3. Simulación y simulación del tráfico: la teoría del flujo de tráfico puede establecer modelos de tráfico, mientras que los métodos emergentes, como la tecnología de realidad virtual, pueden realizar simulaciones de tráfico para ayudar a planificar los sistemas de tráfico y predecir el flujo de tráfico.
4. Tecnología de conducción autónoma: la tecnología de conducción autónoma es una dirección importante en los métodos emergentes. Puede combinarse con la teoría del flujo de tráfico para establecer un sistema de transporte autónomo, optimizar la trayectoria de conducción de los vehículos autónomos y mejorar las carreteras. Seguridad y capacidad del tráfico.
En resumen, la combinación de métodos emergentes y la teoría del flujo de tráfico puede producir avances en muchos aspectos, mejorando así de manera efectiva las condiciones del tráfico urbano y mejorando la eficiencia y seguridad del sistema de transporte.
El "Esquema de acción para promover el desarrollo de big data de transporte integral (2020 ~ 2025)" emitido por el Ministerio de Transporte establece claramente que es necesario promover el desarrollo de big data de transporte integral y construir una modelo integral de tecnología de análisis de big data que respalde eficazmente la gestión y los servicios integrales de toma de decisiones de transporte.
Basado en algoritmos de inteligencia artificial y métodos estadísticos, los big data proporcionan un medio integral y continuo para observar los fenómenos del tráfico, lo que puede generar cambios en el sistema tecnológico de análisis del tráfico. Los modelos de tráfico tradicionales son una herramienta importante para el análisis cuantitativo del tráfico. Basados en estrictas teorías matemáticas y físicas, exploran los patrones de movimiento macro y micro de personas, vehículos y objetos, simulan las características del tráfico y luego analizan y predicen los fenómenos del tráfico.
Por un lado, los modelos de tráfico tradicionales se basan en big data de tráfico como entrada para mejorar la precisión de la salida del modelo; por otro lado, los métodos de big data de tráfico se basan en modelos de tráfico tradicionales para describir el mecanismo intrínseco de; Fenómenos de tráfico. Cómo utilizar eficazmente los macrodatos de tráfico, mejorar los modelos de tráfico existentes y establecer nuevas teorías y métodos de tráfico siempre ha sido un tema candente en el mundo académico y la industria.