аспирант Данилкин В.А.
науч. рук. д.т.н., профессор Жуков И.Ю.
- Главная
- Разное
- Дизайн
- Бизнес и предпринимательство
- Аналитика
- Образование
- Развлечения
- Красота и здоровье
- Финансы
- Государство
- Путешествия
- Спорт
- Недвижимость
- Армия
- Графика
- Культурология
- Еда и кулинария
- Лингвистика
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Маркетинг
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Методы и алгоритмы решения задачи пространственно-временного распределения параметров транспортных потоков на дорожной сети презентация
Содержание
- 1. Методы и алгоритмы решения задачи пространственно-временного распределения параметров транспортных потоков на дорожной сети
- 2. Текущая транспортная ситуация Москва и Московская область
- 3. Парадокс Браеса 4000 автомобилей едут из А
- 4. Цель исследования – мониторинг транспортных потоков
- 5. Существующие подходы к мониторингу транспортных потоков
- 6. Яндекс.Пробки Отсутствие системы организации движения Зависимость от
- 7. Математические модели транспортных потоков
- 8. Детекторы транспорта
- 9. Существующие программные средства мониторинга транспортных потоков SUMO,
- 10. BPR-функции и фундаментальная диаграмма транспортного потока
- 11. Динамические модели транспортного потока
- 12. Постановка задачи Декомпозиция дорожной сети на уникальные
- 13. Элементы дорожной сети -> математические модели Ж/Д
- 14. Методика обработки данных Рассматриваются данные с детекторов
- 15. Модель светофора
- 16. Модель ограничения скорости
- 17. Модель съезда
- 18. Каскадное влияние фронтов транспортных потоков
- 19. Текущие исследования Сужение Выезд
- 20. Результаты
Текущая транспортная ситуация Москва и Московская область
Слайд 1Методы и алгоритмы решения задачи пространственно-временного распределения параметров транспортных потоков на
дорожной сети
Слайд 3Парадокс Браеса
4000 автомобилей едут из А в В
Водители независимо принимают решение
о выборе маршрута (2-ой принцип Вардропа)
До «улучшения»: 2000 авт. по А-1-В, 2000 авт. по А-2-В => время на поездку = 65 мин.
После «улучшения»: 4000 авт. по А-1-2-В => время на поезду 4000/100 + 5 + 4000/100 = 85 мин.
До «улучшения»: 2000 авт. по А-1-В, 2000 авт. по А-2-В => время на поездку = 65 мин.
После «улучшения»: 4000 авт. по А-1-2-В => время на поезду 4000/100 + 5 + 4000/100 = 85 мин.
Слайд 4Цель исследования – мониторинг транспортных потоков
Получение условий и режимов движения транспортных
потоков на дорожной сети для определения временных издержек её пользователей
Слайд 5Существующие подходы к мониторингу транспортных потоков
Сервисы, основанные на машинном обучении –
Яндекс.Пробки, Google пробки
Математическое моделирование транспортных потоков
Математическое моделирование транспортных потоков
Слайд 6Яндекс.Пробки
Отсутствие системы организации движения
Зависимость от количества получаемых данных
Текущая информация имеет задержку
в 15 мин
Слайд 9Существующие программные средства мониторинга транспортных потоков
SUMO, Cube, PTV VISUM
Основная задача –
равновесное распределение транспортных потоков на дорожной сети
Учет системы организации дорожного движения (статический)
Статическая модель транспортных потоков (отсутствие понятия очереди)
Использование калибруемых BPR-функций для расчета времени проезда участка дорожной сети
Учет системы организации дорожного движения (статический)
Статическая модель транспортных потоков (отсутствие понятия очереди)
Использование калибруемых BPR-функций для расчета времени проезда участка дорожной сети
Слайд 10BPR-функции и фундаментальная диаграмма транспортного потока
BPR-функция
Фундаментальная
диаграмма
диаграмма
Слайд 12Постановка задачи
Декомпозиция дорожной сети на уникальные элементы (неоднородности), при прохождении которых
транспортные потоки меняют свое поведение (изменяются параметры)
Построение моделей элементов, описывающих пространственное распределение параметров транспортных потоков с минимальным числом калибруемых переменных
Разработка алгоритмы каскадного влияния фронтов транспортных потоков
Разработка специального программного обеспечения
Построение моделей элементов, описывающих пространственное распределение параметров транспортных потоков с минимальным числом калибруемых переменных
Разработка алгоритмы каскадного влияния фронтов транспортных потоков
Разработка специального программного обеспечения
Слайд 13Элементы дорожной сети -> математические модели
Ж/Д переезд (регулируемый и нерегулируемый)
Искусственная неровность
Светофор
Трамвайная остановка
Нерегулируемый пешеходный переход
Сужение
Расширение
Остановка НГПТ (с карманом и без него)
Съезд
Выезд
Нерегулируемый перекресток
Светофор
Сужение
Съезд
Выезд
Ограничение скорости
Слайд 14Методика обработки данных
Рассматриваются данные с детекторов транспорта за несколько месяцев измерений
на разных расстояниях от неоднородности
Выделяются свободное и перегруженное состояние транспортного потока авторским методом
Подбираются «наилучшие» линейные аппроксимирующие функции с помощью методов регрессионного анализа
Выделяются свободное и перегруженное состояние транспортного потока авторским методом
Подбираются «наилучшие» линейные аппроксимирующие функции с помощью методов регрессионного анализа
