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Umwandlung von Big Data in wertvolle Erkenntnisse über Mobilität. Schnelles Erkennen von Mustern und wiederkehrenden Problemen und Unterstützung von Verkehrsplanungsentscheidungen.
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Aimsun Insight – Top-Vorteile
Schnelle, kosteneffiziente Erkenntnisse für Entscheidungsträger, Verkehrsplaner und Umweltexperten.
Case study
Kunde: Abu Dhabi Integrated Transport Centre (ITC)
Abu Dhabi verfügt über eine Fülle von Mobilitätsdaten, die aus vielen Quellen stammen:
Das Projekt Analytics as a Service zielt darauf ab, Algorithmen zu entwickeln, die all diese Daten nutzen können, um dem Abu Dhabi ITC zu helfen, die Mobilität in Abu Dhabi ganzheitlich zu verstehen und einzuschätzen.
Die Mobilität in Abu Dhabi steht in engem Zusammenhang mit anderen Faktoren wie der demografischen Entwicklung, der Flächennutzung und dem Wasser- und Stromverbrauch. Jede dieser Datenquellen kann einen Teilaspekt der Mobilität abbilden, aber zusammen bilden sie ein komplexes Ökosystem aus voneinander abhängigen Beziehungen. In Abu Dhabi treffen Datenmenge und -vielfalt in idealer Weise aufeinander, so dass die entwickelten Algorithmen erfolgreich die Beziehungen zwischen den Datenquellen extrahieren und daraus Erkenntnisse zur Mobilität ableiten können.
Die Datenaufbereitung beginnt mit der Erfassung und Bereinigung der Daten, der Homogenisierung und der Verknüpfung der Datenquellen. Sobald die Datenqualität gewährleistet und fusioniert ist, kann daraus ein angereicherter Datensatz für die Mobilität in Abu Dhabi erstellt werden.
Mit Hilfe dieses Datensatzes kann das Abu Dhabi ITC Fragen zur Mobilität beantworten, die über das hinausgehen, was gemessen wird.
Um ein paar Beispiele zu nennen:
Die Zonierung der Mobilfunkdaten ist grob, aber die Daten über Flächennutzung, Bevölkerungsdichte sowie Wasser- und Stromverbrauch bieten eine viel größere Granularität, die die Plattform nutzen kann, um die Quelle-Ziel-Matrizen der Handys in viel kleineren Zonen zu schätzen.
Die anhand von Mobilfunkdaten gemessene Mobilität liefert ein vollständiges, aber grobes Bild der Mobilität, d. h. über große geografische Gebiete und lange Zeiträume hinweg. Umgekehrt liefern Schleifendetektoren zwar partielle, aber sehr granulare Daten, d. h. sie sind in einem winzigen Prozentsatz von Abschnitten des Straßennetzes installiert und messen nur eine Sache, nämlich die Straßenmobilität. Die Daten des öffentlichen Nahverkehrs liefern ebenfalls partielle, aber sehr granulare Informationen, und das Gleiche gilt für die Daten von fahrenden Autos und die GPS-Daten von Taxis.
In Kombination können diese unterschiedlichen Daten verwendet werden, um ein vollständiges und detailliertes Bild der Mobilität zu erstellen, das alle Fragen im Zusammenhang mit der Mobilität beantworten und den Entscheidungsträgern helfen kann: WIe viel Zeit verbringen die Fahrzeuge im Stau? Wie hoch ist der Modal-Split für einen bestimmten Ausgangs- und Zielort? Welches sind die sozioökonomischen Merkmale der einzelnen Verkehrsträger?
Der Upgradepfad von Aimsun Insight
Fangen Sie klein an und passen Sie es an Ihre Ressourcen und strategischen Ziele an.
Das Simulationsmodell ist eine virtuelle Kopie von realen Verkehrsszenarien.
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Eine Kombination aus Erkennungsdaten und Verkehrskontrolldaten.
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Verarbeitung von Echtzeitdaten zur Vorhersage bevorstehender Verkehrszustände: Empfangen von Warnmeldungen bei plötzlichen Anomalien oder Problemen und Unterstützung proaktiver Entscheidungen.
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Eine All-in-One-Lösung für die Mobilitätsmodellierung einer ganzen Stadt oder sogar einer Region. Eine einzige, vereinheitlichte Darstellung, wie sich Menschen in jedem Verkehrsmittel und in jedem Maßstab bewegen.
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Aimsun Next 23
Aimsun Next 20.0.5
Aimsun Next 23
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Aimsun Next 20.0.5
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Aimsun Next 20.0.5
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