КООРДИНАЦИЯ ПОТОКА И
СВЕТОФОРАМИ
УПРАВЛЕНИЕ
Аналитический модуль прогноза состояния параметров транспортного потока

Доработка функциональных компонентов аналитического модуля прогноза состояния параметров транспортного потока на основе нейронных сетей:

  1. Разработка нейросетевых моделей прогнозирования транспортных потоков. Реализация базовых моделей на архитектурах LSTM/GRU для краткосрочного прогнозирования параметров транспортного потока с учетом детектирования транспорта, погодных данных, событийных факторов, видеоаналитики и архивов сведений ДТП и ЧС.
  2. Реализация план-фактного анализа и автоматической адаптации нейросетевых моделей прогнозирования параметров транспортного потока. Создание механизма автоматического сопоставления прогнозных и фактических данных о транспортном потоке с последующей корректировкой моделей на основе выявленных расхождений фактических параметров транспортного потока от прогнозных.
  3. Реализация визуализации прогнозных сценариев состояния транспортной сети. Отображение результатов прогнозирования параметров транспортного потока в формате тепловых карт, графиков и аналитических панелей для оперативной оценки загруженности улично-дорожной сети и выявления зон потенциальных транспортных рисков.
ОСНОВНЫЕ ПОЛЬЗОВАТЕЛИ
Уполномоченные органы государственной власти субъектов Российской Федерации и органы местного самоуправления в сфере организации дорожного движения и общественного транспорта
Службы эксплуатации участков УДС городских агломераций и региональных автодорог
Операторы ИТС городских агломераций, находящихся в эксплуатации
Обеспечение технологической независимости
Разработка отечественного решения без зависимости от зарубежных поставщиков.
Повышение эффективности ИТС
Интеграция прогностических функций в существующие системы управления движением.
Снижение потерь и простоев
Уменьшение времени задержек и затрат в транспортной системе.
Сокращение времени реагирования
Быстрое принятие решений при изменении погодных условий и происшествиях.
Оптимизация управления движением
Адаптивная настройка светофоров и маршрутизации на основе прогнозных данных.
Прогнозирование дорожной ситуации
Раннее выявление рисков перегрузок и отклонений параметров транспортного потока.

ЭФФЕКТ ОТ ВНЕДРЕНИЯ
Модуль контроля
эффективности
Модуль транспортного прогнозирования
и моделирования
Модуль координированного управления движением
Функциональные компоненты
Аналитический модуль включает три функциональных компонента, обеспечивающих построение прогнозов, адаптацию моделей и визуализацию состояния транспортной сети.
План-фактный анализ и адаптивное обучение моделей
Прогноз параметров транспортного потока
Визуализация прогнозных сценариев
Генерация прогнозных данных для последующей передачи в модули визуализации и адаптивного управления движением.

3
Учёт влияния внешних факторов на прогнозы: погодных условий, дорожно-транспортных происшествий, сезонных колебаний.
2
Построение краткосрочных прогнозов интенсивности, средней скорости и плотности транспортного потока с применением нейросетевых моделей (LSTM/GRU).
1
Прогнозирование параметров транспортного потока
Реализация краткосрочного прогноза интенсивности, средней скорости и плотности движения на основе нейросетевых моделей.
Основные функции
Обеспечение устойчивости и актуальности прогностической системы в условиях изменения транспортной обстановки.
3
Инициирование адаптивного переобучения нейросетевых моделей на основе выявленных расхождений.
2
Сопоставление прогнозных и фактических данных транспортных потоков для автоматической оценки отклонений.
1
План-фактный анализ и адаптивное обучение моделей
Автоматизированная система сопоставления прогнозных и фактических данных с последующим переобучением моделей на новых данных.
Основные функции
Визуализация прогнозных сценариев
Представление результатов прогнозирования через тепловые карты, графики и аналитические панели для оперативного управления.
Основные функции
Интерактивное отображение результатов расчётов по заданным метрикам эффективности работы ИТС.
2
Формирование данных для аналитических панелей с оперативной оценкой состояния транспортной сети.
4
Визуализация интенсивности, скорости и плотности движения через тепловые карты и временные графики..

1
Визуализация прогнозных сценариев с учётом влияния погодных условий, дорожных событий и иных факторов.
3
Отслеживание изменений состояния транспортных потоков по направлениям движения.
5
Агрегация телеметрических, метеорологических и событийных данных из ИТС для последующего анализа.
Отображение прогнозных сценариев через тепловые карты, графики и аналитические панели для поддержки принятия решений.
Автоматизированный расчёт краткосрочных прогнозов интенсивности, средней скорости и плотности движения.
Сопоставление прогнозных и фактических данных с последующей адаптацией нейросетевых моделей.
Очистка, нормализация и синхронизация данных по временным меткам для формирования обучающих и рабочих выборок.
Реализация процедур инкрементального или полного переобучения моделей на основе результатов план-фактного анализа для повышения точности прогнозов.
АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ ФУНКЦИИ
ПРЕДЛАГАЕМОЕ РЕШЕНИЕ
Предлагаемое решение состоит из нескольких взаимодействующих компонентов: Прогнозирование, План-факт и Визуализации сценариев.
краткосрочный прогноз интенсивности, средней скорости и плотности движения на основе нейросетевых моделей.
Прогнозирование
Сопоставление прогнозных и фактических данных с последующей адаптацией моделей на новых данных.
План-факт
Отображение результатов прогнозирования через тепловые карты, графики и аналитические панели для оперативного управления.
Визуализации сценариев
ДЕМОНСТРАЦИЯ АНАЛИТИЧЕСКОГО МОДУЛЯ
Графики интенсивности движения
Отображение динамики интенсивности транспортного потока по направлениям движения в разрезе временных фаз для последующего анализа и прогнозирования.
Карта направлений и динамики потока
Визуализация направлений движения с указанием загруженности участков в режиме реального времени для поддержки анализа дорожной ситуации и оперативного управления.
Панель контроля эффективности транспортных узлов
Сравнение текущих и прогнозных параметров работы транспортных узлов: интенсивность движения, скорость, среднее время проезда и длина очередей.
Карта интенсивности и состояния транспортных узлов
Отображение загруженности транспортной сети, параметров интенсивности, средней скорости и среднего времени проезда по узлам городской инфраструктуры на основе телеметрических данных.
Для получения коммерческого предложения о стоимости программных продуктов направьте нам запрос.
a>
г. Пушкино, ул. Набережная, д. 2А
Ежедневно: 09:00 - 20:00
Made on
Tilda