Abstract

Smart cities are a kind of umbrellas of different technologies for responding to the problem of increasing urban population. The priority of intelligent electronic cities is a strategy to collecting information about the city and its smart use to improve the provided services to citizens or to create new services. These smart cities have weather forecast, urban monitoring, pollution monitoring and various applications. Traffic is a major challenge for electronic cities and coping with it requires analyzing traffic congestion in the city road network. The data transmission with wireless signals in smart cities is one of the challenges because construction of high buildings and barriers reduces the power and quality of the signal. Widespread use of wireless signals and equipment may lead to interference and reduce service quality. Therefore, in order to solve the traffic problem, it is necessary to achieve traffic congestion levels by collecting information, especially with wireless signals so that it can be programmed to control and manage traffic. In this paper, the performance index of vehicle speed was estimated to evaluate the conditions of road networks. This study analyzes the traffic density for the main network of Hamedan communication routes based on the collected data of Speed performance of Hamedan traffic control system. According to this analysis, the congestion index and traffic peak hours were determined. Also the relationship between vehicle speed and traffic congestion was predicted by neural network and the genetic algorithm. In this study areas of traffic were identified using Hamedan Traffic Control Center according with the speed of vehicles.

Highlights

  • Основой электронных интеллектуальных городов являются различные технологии, помогающие решить проблему роста городского населения

  • Янг (Hong-jun Yang) и др. предложили кластерную модель прогнозирования с использованием генетического алгоритма

  • Индекс плотности дорожного сегмента вычисляется по формулам (2) и (3)

Read more

Summary

Введение

Основой электронных интеллектуальных городов являются различные технологии, помогающие решить проблему роста городского населения. В интеллектуальных городах имеются приложения для прогноза погоды, мониторинга градостроительства, мониторинга загрязнений и других разнообразных применений [2]. Проблемой больших городов являются пробки, и одним из решений этой проблемы является повышение уровня интеллектуальности города. В масштабе города могут использоваться различные датчики, объединенные в беспроводную сенсорную сеть и собирающие ценную информацию [3]. Однако беспроводная передача данных в интеллектуальных городах затруднительна, потому что наличие высоких зданий приводит к снижению качества сигналов [4]. Широкое использование беспроводного оборудования может привести к помехам и снижению качества обслуживания [5]. В настоящее время нет фиксированных и стабильных оценочных инструментов для оценки состояния трафика; фактически, в разных регионах используются различные меры и оценки, основанные на конкретных приложениях и потребностях. В четвертом разделе описывается применение этого метода в условиях города Хамедан, и в последнем, пятом разделе представлено заключение

Состояние области
Предлагаемый метод
Индекс эффективной скорости
Индекс плотности загрузки дорожного сегмента
Индекс плотности загрузки дороги
Опыт проведенных исследований
Прогнозирование загруженности нейронной сетью
Full Text
Published version (Free)

Talk to us

Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have

Schedule a call