A pontos forgalom előrejelzés kulcsfontosságú feladat a közlekedési infrastruktúra tervezéséhez és a nagyvárosok forgalmának valós idejű optimalizációjához. A szakirodalomban használt modellek általában pontos predikciókat adnak, viszont váratlan helyzetekben a predikciók nagyon pontatlanok is lehetnek. Ezeknek a helyzeteknek a hátterében a város úthálózatán végbemenő komplex folyamatok vannak amelyekre a predikciós modellek csak ritkán vannak felkészülve. Ilyen folyamatok például a nagyvárosok úthálózatán terjedő dugó jelenségek, amelyek nagymértékben befolyásolják a forgalom mintázatának alakulását. A kutatás során egy új forgalom predikciós modellt hoztunk létre, a Congestion-based Traffic Prediction Model (CTPM)-t, amely a dugó információkat figyelembe véve pontosítja a korábbi előrejelzéseket. Célunk, hogy bemutassuk, hogy a dugó adatok használata nagy mértékben javíthatja az előrejelzéseinket. A kifejlesztett modellt tetszőleges korábbi modellel lehet együtt használni, így nem kell lecserélni jól működő módszereket. Legjobb tudomásunk szerint eddig még nem született olyan megoldás, ami ilyen módon vette volna figyelembe a dugó információkat az előrejelzések során. A teljesítmény vizsgálataink megmutatták, hogy a CTPM-et használva átlagosan 18 %-kal tudtuk pontosítani a forgalom előrejelzéseket.
Dr. Simon Vilmos
2021-06-29
Támogató: PARIPA program