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应对交通拥堵：城市和企业如何创新“首英里”和“最后一英里”交通
城市是环境污染的重要组成部分，约占全球能源消耗的 60-80% 和碳排放量的 75% 以上。1 这些排放的主要来源之一是交通运输部门，其贡献了所有能源相关温室气体 (GHG) 排放量的约四分之一。2 自 1970 年以来，交通运输排放量增加了近三倍。该部门目前是全球碳排放的第二大贡献者，3 其中道路交通约占所有交通运输排放量的 75%。4 在许多城市，交通运输约占碳排放总量的三分之一，5 随着能源等其他部门迅速脱碳，交通运输成为全球许多城市最大的排放源。对内燃机汽车的持续依赖，再加上单人驾驶汽车的大量使用，使得解决交通运输排放问题成为一项重大挑战。
交通拥堵？研究揭示了蚂蚁流畅流动流的秘密
这种策略可以使人类流动性更加有效。Guerrieri说：“将来，自动驾驶汽车的交通系统可能受到蚂蚁行为的启发。就像昆虫通过信息素一样，在智能道路上，连接和自动化的车辆（CAV）可以使用先进的通信技术与彼此进行交流，并与道路基础设施管理进行交流。以这种方式，它们可以形成协调的排，以高速移动，并在平行车道上近距离移动。这种方法可以提高交通效率，提高服务水平并减少气体排放。”
运输市场：通过日程安排消除交通拥堵，
“将电力市场机制的效率带入了拥堵运输系统的多模式流动性，”（Peter Cramton，Arash Beheshtian，R。RichardGeddes，Omid M. Rouhani，Kara M. Kockelman，Axel M. Kockelman，Axel Ockenfels，Axel Ockenfels，Wooseok ockenfels，Wooseok do）交通研究部分：政策研究部分A：Policy an Chalist an Compary and Practice and Leactic and cour and 131，58-69，58-69，58-69，58-69-58-69，58-69。
自动驾驶汽车在减轻城市交通拥堵和减少排放的作用Shweta Kulkarni 1， *，Raju Kulkarni 2
摘要随着城市地区的不断扩大，交通拥堵和车辆排放的双重挑战对城市生活，公共卫生和环境可持续性的质量构成了重大威胁。在这种情况下，自动驾驶汽车（AVS）代表了运输技术的革命性转变，有可能改变城市流动系统。这项研究探讨了AV在减轻城市交通拥堵和减少排放中的多方面作用，采用了模拟模型和现实世界案例研究的组合来分析其在各种乌班环境中的影响。该研究的重点是关键指标，例如缩短旅行时间，燃油消耗效率和排放量，在不同水平的AV采用下。通过模拟不同的交通情况，我们观察到AV可以通过最大程度地减少人类驾驶错误和优化车辆相互作用来使交通流动。的结果表明，AVS可以导致旅行时间大幅下降，并且大拥堵的城市走廊的潜在降低高达30％。此外，向AVS的转变与温室气体排放的显着减少有关，这主要是由于提高驱动效率和闲置时间的减少。但是，AV技术的有效性并不统一；它取决于因素，例如城市密度，现有基础设施以及整体车队中AV的比例。高密度的城市地区显示出更大的重大好处，而郊区地区则经历了适度的改善。关键字：自动驾驶汽车，城市交通拥堵，减少排放，城市流动性，这些发现强调了战略方法在AV集成中的重要性，强调需要补充基础设施投资，政策框架和公众参与以最大程度地提高利益。该研究要求在包括城市规划人员，决策者和技术开发人员在内的利益相关者之间进行协作，以创建一个强大的框架，以支持在城市环境中无缝过渡到AVS的框架。这项研究为未来的城市流动策略提供了重要的见解，强调了对利用自动驾驶技术的全部潜力在实现可持续城市运输目标方面的全部潜力的必要性。
整合社区能源存储以实现拥堵管理和能源成本优化：TLBO 解决方案
近年来，主动配电系统比过去更容易出现拥塞。在这方面，文献中研究了不同的拥塞管理机制。采用能源存储系统 (ESS) 共享框架来应对分布式能源 (DER) 的长回报期和高投资成本，可以为缓解拥塞带来有希望的解决方案。本文提出了一种利用社区能源存储 (CES) 同时进行能源成本优化和拥塞管理的框架。作为一个案例研究，考虑了配电系统中连接到四个微电网 (MG) 的 CES。共享存储系统通过使用启发式优化算法（特别是基于教学的优化 (TLBO) 算法）优化电池的运行，使 MG 能够降低能源成本。同时，配电系统运营商 (DSO) 利用共享存储从 CES 管理器购买充电电力来缓解拥塞。在所提出的方法中，DSO 为 CES 充电的电力支付溢价，超过拥堵时段的现行电价。此外，为了管理由负载变化和间歇性可再生能源 (RES) 引起的不确定性，本研究采用了蒙特卡罗模拟。通过全面的模拟和分析，所提出的方法证明了 CES 作为配电系统中拥堵管理和运营成本优化的有效工具的潜力，并为 MG 和 DSO 带来经济效益。
使用Yolov8算法的交通拥堵检测与...
根据中央Java统计局的数据，社区发展和增长有关2021年中部爪哇省车辆数量的数据是20 320 743。社会增长的增长导致了车辆密度，这在城市地区是一个严重的问题。这项研究使用Yolov8算法开发了一种拥塞检测系统，以分析CCTV素材的交通密度。自动检测交通拥堵是城市运输管理中的一个关键挑战。Yolov8是一种快速准确的对象检测算法，用于识别车辆并在高速公路各个区域计数数量。然后处理此信息以评估道路拥堵条件，目的是检测拥塞。在两个道路方案和交通状况上测试了获得的数据，以评估系统的性能。结果表明，在训练测试中，Yolov8的准确性在96％时显示出很高，但是在几种不同的样本测试中，检测准确率在所有测试的框架样品中均显示59.2％。使用Yolov8的使用可以通过有效的计算资源实时检测，从而使其成为大规模部署的潜在解决方案。本研究表明，将高级对象检测算法（例如Yolov8）与CCTV数据合并可以为大城市的交通管理提供有效的解决方案。预计该系统将改善对拥塞的反应，帮助控制交通，并减少城市地区拥塞的负面影响。
纽约市交通拥堵和紧急响应时间分析
如下图 1 所示，自 2011 年以来，财政年度 (FY) 的车速一直在下降（新冠疫情高峰年除外）。这些速度是通过分析出租车和其他租赁车辆的 GPS 数据收集的。24 财年中城车速降至 4.8 英里/小时，CBD 车速降至 6.9 英里/小时。2014 年，中城和 CBD 的车速分别高出近 20%，为 5.7 英里/小时和 8.2 英里/小时。2010 年之前，纽约市交通局派交通分析师带着秒表穿越曼哈顿中城的街道和大道，进行车速研究。1971 年至 2010 年中城的交通局车速记录均高于 2024 财年的速度。
盗贼击中珠宝存储拥堵toll'pause'upends ...
EACON警察于6月13日打断了一家主要街道珠宝店的早晨入室盗窃案，将嫌疑犯追赶到纽堡灯塔桥上，然后由于不安全的速度而放弃了追捕。警方说，他们在上午4:30对位于Main St. 226号的Sky Diamond珠宝商做出了回应，前门玻璃被打碎了，车辆驶离。后来有两名嫌疑人在新泽西州的纽瓦克被捕，被盗了。当天早上，据信他们在菲利普斯敦（Philipstown）的9号公路上和康涅狄格州丹伯里（Danbury）的珠宝设计中将Jaymark Jewelers盗窃。截至周四，警方尚未提供有关逮捕的进一步信息。Jaymark的所有者James Matero说，没有拿走客户拥有的珠宝。“由于我们的许多安全程序，我们的损失主要是结构性和情感，”他说。“可以清理破碎的玻璃并更换。我们感谢社区的支持以及所有参与的执法机构的快速而专业的回应。” 2017年8月，盗窃案通过使用旋转锯从
用于 ERCOT 输电项目经济评估的拥堵成本节省测试
2021 年，德克萨斯州立法机构通过了 SB 1281，促使德克萨斯州公共事业委员会 (PUCT) 于 2022 年 12 月修订了公共事业委员会 (PUC) 规则 25.101。这项修订后的规则指示 ERCOT 制定拥堵成本节约测试，以评估输电线路为 ERCOT 能源消费者带来的节约，以确定是否支持输电升级具有经济效益。ERCOT 一直在探索适合 ERCOT 市场的拥堵成本节约测试（业内通常称为消费者利益测试）的选项。ERCOT 聘请了 Energy and Environmental Economics, Inc. (E3) 作为其顾问，通过审查拥堵成本节约测试的选项来支持 ERCOT，并提供最适合 ERCOT 市场结构的效益测试建议。
一种机器学习方法，用于预测和减轻交通拥堵
借助高级机器学习方法，本文是解决由wraw cams造成的问题的重要一步。专注于特定的道路并使用这些方法表明了对学习趋势的复杂性的奉献精神，并做出更复杂和有用的答案。将机器学习模型添加到Trail C的预测中是人们在尝试变得更好，更环保的情况下改变城市中的方式。使用先进的机器学习方法，本研究的目的不仅旨在正确预测经历条件，而且还旨在为未来的未来铺平道路，在那里城镇可以自己处理和改善其运输系统。当您组合数据驱动