1在需要容纳面糊,结构,雨水处理,交叉设计,重要约束或其他局部设计要求的特定位置可能需要变化的典型最小宽度。2个周期规定通常在设计速度为30 km/h或更短的当地道路上不需要,并且每天交通量少于2000辆。3个车道车道和能够容纳公共汽车的交叉点的几何形状。4当对道路上的物业的访问要求有更多了解时,宽度较小。5循环在开发相邻站点时的另一侧。6个行人规定在开发相邻站点时打算在另一侧。7现有道路宽度的局限性可能意味着车道宽度将是重型车辆使用的最佳选择。8要确定,因为有多种选择可提供一条适合升级到24m受保护走廊内的动脉道路的临时道路。
摘要。目前,越来越多的居民使用汽车出行。道路交通量增加的后果是道路状况恶化、道路安全水平下降、空气污染加剧以及寻找停车位的问题。本文分析了 COVID-19 大流行之前和期间格利维采动态停车信息 (DPI) 覆盖的付费停车区 (PPZ) 停车位使用情况的每日变化。在工作的第一阶段,分析了 COVID-19 大流行之前和期间 DPI 覆盖的 PPZ 停车位中停车位使用情况和轮换指标的每日变化。进行了 Wilcoxon 检验以验证差异是否具有统计显著性。结果表明,COVID-19 大流行导致 PPZ 停车位使用率和轮换指标下降。此外,研究表明,收取停车位停车费会增加空间使用率和轮换指标。因此,可以为更多驾驶员提供停车位。
本文提出了交通管理领域的创新解决方案 - 具有计算机视觉的智能交通信号灯,旨在改善哈萨克斯坦大城市的交通流量。随着车辆越来越多的数量和交通量的增加,交叉路口的拥堵和延误问题变得越来越重要。本文回顾了此类智能交通信号灯的运行原理,该原理基于使用传感器和相机分析计算机视觉数据。考虑应用这项技术的好处,包括响应能力,效率和环境友好。此外,详细分析了哈萨克斯坦主要大城市的智能交通信号灯的潜力,例如阿斯塔纳(Astana)和阿尔玛(Almaty)。结论支持对交通流量,旅行时间和对交通状况的总体评估的评估。最终,本文强调了智能交通信号灯的改善,在哈萨克斯坦现代城市的计算机视觉范围内,旨在确保交通安全和效率更高。
空中空间技术演示2(ATD-2)国家航空航天局(NASA)团队与FAA和工业合作,继续为其在北德克萨斯州地区的最后3阶段现场评估做准备。ATD-2团队不再能够物理访问现场设施,因此已经过渡到远程培训和桌面练习,并通过虚拟平台制作了许多专门为每个现场用户设计的视频。另外,还要提供更大量的轨迹选项集(TOS)评估机会,如果持续交通量降低,ATD-2团队将系统部署到新的航空公司运营商中,为飞行操作员定义了其他用例,以增加TOS请求,并为替代ATC用户提高TOS Advisovals的新能力而开发了一种新的能力。NASA计划在2021年9月之前将最终技术转移到FAA和行业。
管制部门会导致高延误、额外燃料消耗和二氧化碳排放,还可能因航空网络不稳定而导致安全问题。本文介绍了一种新的控制策略方法,以控制欧洲最繁忙航段(兰斯、巴黎和马赛航段)的当前航班需求。区域管制中心的流量管理岗位向航空公司运营中心建议,为法国领空内容量最大的航班提供无延误航线。这种创新方法不是将航班需求分散到时间,而是旨在依靠本地专业知识和加强协作,在空间上分散需求。2015 年 7 月至 9 月进行的试验证明对航空公司运营有益,与 2014 年夏季相比,延误时间缩短了 12,000 多分钟,而交通量从 UTC 时间的 9 点到 13 点增加了 6% 以上。继机场协同决策之后,协同高级规划流程为航路协同决策概念铺平了道路。
摘要 — 对于空中导航服务提供商来说,为了在困难空域中以高质量的服务水平履行职责并保持安全,终端机动区 (TMA) 应经过精心设计并配备最有效的程序。点合并系统是创新的 SESAR(单一欧洲天空 ATM 研究)项目之一,该系统被定义为一种对到达流量进行排序的系统化方法,由欧洲空中导航安全组织实验中心于 2006 年开发,在伊斯坦布尔的新 TMA(LTFM TMA)中启动,该系统完全由 DHMI 设计,以提高安全性和效率。本文介绍了重新组织的 LTFM TMA 的空域复杂性和安全指标,以研究与之前的终端机动区 LTBA TMA 相比所做的根本性改变对安全问题的影响。结果表明,LTFM TMA 是世界上最繁忙的终端区之一,尽管交通量有所增加,但每架飞机的冲突次数、复杂性指标、调整后的密度、交互时间和飞行小时数均显着下降。
为了解决这些问题,研究人员一直在研究智能交通信号系统的使用,该系统利用尖端技术来增强交通控制程序。文献中提出了各种智能交通信号灯系统。Martínez-rodríguez-osorio 等人(2006 年)提出了一种电力线通信系统,可以远程监控和控制交通信号灯。Abdullah 等人(2010 年)和 AbdelRahman 等人(2011 年)进行了一项研究,利用传感器识别车辆的存在并随后修改交通信号灯的时间。Odeh(2013 年)提出了一种系统,该系统采用遗传算法根据拥堵程度调节交通信号灯的持续时间,而 Salehet 等人(2017 年)开发了一种系统,该系统利用红外传感器、摄像头和图像处理算法根据交通量调节交通信号灯并识别闯红灯的车辆。这些系统共同体现了智能交通信号技术增强交通流量、安全性和效率的能力。
德国的运营。实施创新技术为德国铁路系统带来了全新的机遇。数字化信号设备和实施全面的新列车控制系统将结合起来,使铁路更具竞争力,并表明铁路是满足日益增长的环保交通需求的答案。通过构建一个包含所有基础设施和车辆数据的智能网络,铁路运营有机会彻底改造其结构。该网络是将现有铁路网络的容量提高 35% 的关键——无需铺设新轨道。这些变化将增加容量,但它们也会提高准时率并提高铁路系统的可靠性。此外,标准化技术将降低运营成本以及维护和维修成本。这一创新举措将使德国所有铁路公司的客户、国家经济和环境受益。强大的铁路行业意味着铁路上将有更多的人和更多的货物,道路上的交通量更少,交通拥堵更少,雾霾更少,二氧化碳排放量显著降低。
k-nearest邻居(KNN)是一种简单而功能强大的机器学习算法,用于分类和回归任务。在道路事故严重性预测的背景下,KNN可根据各种特征(例如天气条件,一天中的时间,道路类型,车辆类型,交通量等)来对事故的严重程度(例如,次要,中等,严重)进行分类。KNN算法可以通过比较给定数据点(即事故记录)中的范围(即,事故记录)的范围(即,事故记录)的范围(即,事故记录)的范围(即,事故记录)的范围(即,事故记录)的范围(即,事故记录)(即,事故记录)的范围(即,均为事故的范围), 预言。k-nearest邻居(KNN)是一种简单而有效的算法,可预测道路事故严重性,尤其是当特征和结果之间的关系并不过于复杂时。尽管KNN提供了简单性和可解释性,但它确实具有诸如高计算成本和功能缩放敏感性之类的局限性。因此,KNN最适合较小的数据集或其简单性和易于理解的情况。
摘要 —机场协同决策 (A-CDM) 概念为机场提供了切实可行的解决方案,可提高交通准时性和可预测性,并可能减少延误、噪音和污染。A-CDM 的一个主要特点是离港管理 (DMAN):可以预测跑道起飞顺序,从而可以在登机口关闭发动机的情况下将很大一部分延误转移,而不会影响剩余的交通。在此过程中,延误起飞的登机口占用率不可避免地会增加,因此机场布局必须提供足够的登机口,并且登机口的分配必须足够稳健,以应对起飞延误。在本文中,我们介绍了一种估算由于 DMAN 起飞前调度而导致的登机口延误的方法,然后我们提出了一种稳健的登机口分配算法,并评估了该算法在巴黎戴高乐国际机场当前和增加的交通量下的性能。结果表明,与当前做法相比,这种稳健的登机口分配方式显著减少了登机口冲突的数量。索引术语 — 出发管理、登机口分配、稳健性