Aimsun Predict

Procesa datos en tiempo real para predecir los próximos estados del tráfico: recibe alertas de incidencias o problemas repentinos y respalda decisiones proactivas.

Aimsun Predict

Procesa datos en tiempo real para predecir los próximos estados del tráfico: recibe alertas de incidencias o problemas repentinos y respalda decisiones proactivas.

Por su propia naturaleza, las tecnologías que apoyan los programas de transporte inteligente captan cantidades ingentes de datos en tiempo real.

Aimsun Predict utiliza técnicas de limpieza de datos, agrupación, predicción y detección de incidentes para dar sentido a estos datos en tiempo real, proporcionar conocimiento de la situación y predecir las tendencias futuras del tráfico.

En un plazo ajustado (habitualmente de cuatro a diez semanas), Aimsun Predict puede ayudar a las ciudades a alcanzar objetivos importantes para sus programas de transporte.

Aimsun Predict – Beneficios principales

Conocimiento en tiempo real del comportamiento de la red: mayor capacidad de gestión de la red.

Cuadro de mandos con métricas e indicadores de rendimiento personalizados: para visualizar los resultados más relevantes en el formato que se prefiera.

Alertas de funcionamiento inusual de la red en tiempo real: mayor capacidad de respuesta ante incidentes, incluido el incumplimiento de los umbrales de calidad del aire.

Alertas de detección de incidentes: mayor capacidad de reacción ante sucesos o incidentes no recurrentes.

Propagación de datos mediante IA: apoyo a la planificación de eventos para aumentar la satisfacción de los clientes y optimizar los recursos y la gestión.

Previsión de la evolución: se predicen las tendencias futuras del tráfico para identificar problemas de rendimiento, seguridad o medio ambiente con el fin de apoyar las mejoras de las infraestructuras y la planificación operativa.

Rendimiento cuantitativo de la red: apoyo a las decisiones operativas.

Aimsun Predict – Casos de uso principales

Limpieza de datos en línea: homogeneización de los datos a medida que llegan de los sensores permanentes y preparación para aplicaciones en tiempo real.

Estimación del estado de la red: ampliación de las medidas procedentes de sensores situados en lugares específicos a toda la red de carreteras.

Predicción del estado de la red: predicción de la evolución de las condiciones del tráfico en las próximas horas.

Alertas de rendimiento de la red: seguimiento del rendimiento del sistema de transporte y alerta a los operadores de tráfico si se desvía de la pauta habitual.

Detección de incidentes en línea: detección de cambios bruscos en los datos de tráfico que puedan ser síntoma de un incidente; por ejemplo, una caída brusca del flujo de tráfico fuera de las horas punta podría indicar congestión debida a un choque o una colisión.

Predicción del riesgo de incidentes: detección y notificación de situaciones que correspondan a un alto riesgo de incidentes, teniendo siempre acceso a los datos meteorológicos y de tráfico en tiempo real.

Predicción de la calidad del aire: previsión de la evolución de la calidad del aire en las próximas horas y días.

Conocimiento de la situación y supervisión: cuadro de mandos basado en web que se actualiza en tiempo real para supervisar el estado del sistema de transporte.

Predicción de ocupación de aparcamientos: predicción de la ocupación de aparcamientos en distintas zonas durante la hora siguiente.

Predicción del tiempo de viaje en autobús: predicción de la hora a la que llegarán los autobuses a las paradas.

Limpieza de datos en línea: homogeneización de los datos a medida que llegan de los sensores permanentes y preparación para aplicaciones en tiempo real.
Estimación del estado de la red: ampliación de las medidas procedentes de sensores situados en lugares específicos a toda la red de carreteras.
Predicción del estado de la red: predicción de la evolución de las condiciones del tráfico en las próximas horas.

Alertas de rendimiento de la red: seguimiento del rendimiento del sistema de transporte y alerta a los operadores de tráfico si se desvía de la pauta habitual.
Detección de incidentes en línea: detección de cambios bruscos en los datos de tráfico que puedan ser síntoma de un incidente; por ejemplo, una caída brusca del flujo de tráfico fuera de las horas punta podría indicar congestión debida a un choque o una colisión.
Predicción del riesgo de incidentes: detección y notificación de situaciones que correspondan a un alto riesgo de incidentes, teniendo siempre acceso a los datos meteorológicos y de tráfico en tiempo real.

Conocimiento de la situación y supervisión: cuadro de mandos basado en web que se actualiza en tiempo real para supervisar el estado del sistema de transporte.
Predicción de ocupación de aparcamientos: predicción de la ocupación de aparcamientos en distintas zonas durante la hora siguiente.
Predicción del tiempo de viaje en autobús: predicción de la hora a la que llegarán los autobuses a las paradas.

Estudios de casos

Sistemas de predicción del tráfico basados en IA y detección avanzada de incidentes

Autopista C-32 en España

Cliente: Abertis

Objetivo: una solución de seguimiento y previsión del tráfico en tiempo real para anticiparse a los incidentes y probar nuevas tecnologías en la C-32, una autopista de primer orden en Cataluña, España.

La solución ofrece predicciones a corto y medio plazo del flujo y la velocidad en cada segmento de la autopista, combinando datos de detectores de bucle, estaciones de peaje y vehículos sonda.
Los operadores de tráfico pueden recibir ahora alertas siempre que las condiciones del tráfico que se avecinan sean similares a las que en el pasado provocaron incidentes. De este modo, pueden transmitir advertencias y prevenir los incidentes. De este modo, pueden transmitir advertencias y prevenir los incidentes.
La solución ayuda a evaluar el riesgo de colisión en cada segmento de autopista integrando información crítica, como el flujo y la velocidad en cada momento.
El monitoreo y la predicción de los niveles de contaminación incluyen el cálculo y la predicción de las emisiones de los vehículos y recomendación de velocidad.

La mejora de Aimsun Predict

Empieza poco a poco y se adapta a tus recursos y objetivos estratégicos.

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Acerca de Aimsun Next

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Por su propia naturaleza, las tecnologías que apoyan los programas de transporte inteligente captan cantidades ingentes de datos en tiempo real.

Aimsun Predict utiliza técnicas de limpieza de datos, agrupación, predicción y detección de incidentes para dar sentido a estos datos en tiempo real, proporcionar conocimiento de la situación y predecir las tendencias futuras del tráfico.

En un plazo ajustado (habitualmente de cuatro a diez semanas), Aimsun Predict puede ayudar a las ciudades a alcanzar objetivos importantes para sus programas de transporte.

Aimsun Predict – Beneficios principales

Conocimiento en tiempo real del comportamiento de la red: mayor capacidad de gestión de la red.

Cuadro de mandos con métricas e indicadores de rendimiento personalizados: para visualizar los resultados más relevantes en el formato que se prefiera.

Alertas de funcionamiento inusual de la red en tiempo real: mayor capacidad de respuesta ante incidentes, incluido el incumplimiento de los umbrales de calidad del aire.

Alertas de detección de incidentes: mayor capacidad de reacción ante sucesos o incidentes no recurrentes.

Propagación de datos mediante IA: apoyo a la planificación de eventos para aumentar la satisfacción de los clientes y optimizar los recursos y la gestión.

Previsión de la evolución: se predicen las tendencias futuras del tráfico para identificar problemas de rendimiento, seguridad o medio ambiente con el fin de apoyar las mejoras de las infraestructuras y la planificación operativa.

Rendimiento cuantitativo de la red: apoyo a las decisiones operativas.

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