교통량추계 및 예측시스템
Traffic estimation and prediction system |
교통량 추정 및 예측 시스템(TrEPS)은 가용 용량의 더 나은 활용을 촉진하여 교통 상황을 개선하고 이동 지연을 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 이러한 시스템은 현재 이용 가능하고 떠오르는 컴퓨터, 통신 및 제어 기술을 이용하여 운송 시스템을 모니터링, 관리 및 제어한다. 그들은 또한 여행자들이 적시에 그리고 정보에 입각한 여행 결정을 내릴 수 있도록 많은 ITS 서비스 제공업체를 포함한 시스템 사용자들에게 다양한 수준의 교통 정보와 여행 자문을 제공한다.
TREPS의 필요
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ITS 기술 구축의 성공은 현재와 신흥 교통 상황에 대한 시기적절하고 정확한 추정치의 가용성에 크게 좌우된다. 그만큼 '교통예측시스템'의 필요성이 크다. 필요한 시스템은 다양한 교통통제를 충족시키기 위해 선행적 교통관리시스템(ATMS)과 첨단교통정보시스템(ATIS) 전략이 구현될 수 있도록 서로 다른 소스의 데이터, 특히 실시간 교통데이터를 분석하여 교통상황을 예측하고 예측하는 것이다.네이지먼트 및 운영 목표.
리서치
미국
미국에서는 1994년 FHWA R&D가 교통예측 시스템의 필요성을 충족시키고, 다이내믹 ITS 환경에서 복잡한 교통통제 및 관리문제를 해결하는 데 도움을 주기 위해 DTA(Dynamic Traffic Assignment) 연구 프로젝트를 시작했다. 본 연구의 주요 목적은 ITS 맥락에서 정보 요구를 충족시키기 위해 전개 가능한 실시간 교통량 예측 및 예측 시스템(TrEPS)을 개발하는 것이다. 1995년 10월에는 매사추세츠공대(MIT)와 오스틴 텍사스대(UTX)에 각각 2건의 병행 연구 계약이 체결되어 메릴랜드대(UMD)에서 후속 개발 및 지원을 받았다. 각 팀은 실시간 적용 능력을 입증하는 TREPS의 프로토타입을 개발해야 했다. 3년간의 집중적인 연구개발 노력 끝에 2개의 시제품인 TREPS가 개발되었다. MIT와 UTX/UMD가 개발한 2가지 프로토타입 TREPS는 각각 DynaMIT-R과 DYNASMART-X로 명명됐다. 두 시스템 모두 시뮬레이션 기반 DTA 시스템이다.
프랑스.
프랑스에서는, 국가 교통 정보 센터(National Centre for Traffic Information/CNIR)가 7개 지역 교통 조정 및 정보 센터(CRICR)의 업무를 지시, 조정 및 감시한다. 그것은 www.bison-fute.equipement.gouv.fr/en/에서 온라인으로 이용할 수 있고 라디오와 텔레비전 방송에서도 널리 언급되는 예측을 발표한다. 서비스로서의 '비슨 푸테'의 조언은 잘 알려져 있으며, 몇 십 년 전부터 그 자리를 지키고 있다.
중국
중국에서는 시안 자오퉁대(XJTU)가 2004년 이후 산둥과학아카데미에서 후속 개발과 지원을 통해 2000년 유사한 시뮬레이션 기반 DTA 연구 프로젝트를 시작했다. 프로젝트 리더는 용린 박사, 프로젝트 멤버는 후빙 송 박사가 맡았다. 6년간의 강도 높은 R&D 노력 끝에 2006년에 하나의 프로토타입 TREPS가 개발되었다. 린 박사와 20명 이상의 회원을 보유한 그의 팀이 개발한 전체 프로토타입 TREPS는 DynaCINA(네트워크 할당 기반 다이내믹 정합성 하이브리드 정보)로 명명되었다.
싱가포르
싱가포르는 1975년에 세계 최초로 혼잡통행료에 대한 실질적인 적용인 싱가포르의 지역 면허 제도를 시행했다.[1][2] 싱가포르는 전자 통행료 징수, 탐지, 비디오 감시의 기술적 진보에 힘입어 1998년에 시스템을 업그레이드했다.[3] (싱가포르의 전자 도로 가격 책정 참조)
노력하고 실시간 변수 pricing,[4]싱가포르의 육운 공사를 도입하기 위한 가격 결정 메커니즘을 개선하기 함께 IBM과, 2006년 12월 2007년 4월까지 여러 출처로부터 orde에 흐름 조건을 가진 역사적 교통 데이터와 실시간 피드를 사용하는 교통 평가와 예측 도구,으로 조종사 달려갔다.rto는 혼잡의 수준을 미리 1시간 전에 예측한다. 이 기술은 현재와 신흥 교통 상황을 정확하게 추정함으로써, 운전자에게 미래의 상황을 경고하기 위한 사전 정보 제공, 그리고 그 순간에 부과되는 가격 등 전반적인 교통 관리 개선과 함께 가변적인 가격 책정이 가능할 것으로 기대된다.[5] 파일럿 결과는 전체 예측 결과가 정확도의 85%를 상회하는 것을 보여준다. 게다가, 더 많은 데이터를 이용할 수 있을 때, 피크 시간에는 평균 정확도가 거의 90% 이상 상승하였다.[6]
참조
- ^ Cervero, Robert (1998). "The Transit Metropolis". Island Press, Washington, D.C.: 169. ISBN 1-55963-591-6. Chapter 6/The Master Planned Transit Metropolis: Singapore.
{{cite journal}}: Cite 저널은 필요로 한다.journal=(도움말) - ^ 도로 가격 책정 웨이백 머신에 보관된 2008-04-10년 싱가포르 경험
- ^ Land Transport Authority home page. "What is ERP?". Retrieved 2008-04-06.
{{cite web}}:author=일반 이름 포함(도움말) - ^ Ken Belson (2008-03-16). "Importing a Decongestant for Midtown Streets". New York Times. Retrieved 2008-04-06.
- ^ "Predicting Where The Traffic Will Flow". Planetizen. Retrieved 2008-04-06.
- ^ "IBM and Singapore's Land Transport Authority Pilot Innovative Traffic Prediction Tool". IBM Press release. 2007-08-01. Retrieved 2008-04-06.
