Ahora estamos entrando en la fase 2 de esta solución de predicción del transporte para Perth, WA, centrada en la inteligencia artificial para la calibración contra conjuntos de datos en tiempo real mucho mayores. El nodo de WA se centrará en desarrollar y probar una capacidad mejorada de calibración de los modelos de transporte tanto en vivo como fuera de línea, asegurando la precisión de la predicción para cualquier hora del día, los siete días de la semana.
Nos asociamos con iMOVE Australia, Main Roads Western Australia y la University of Western Australia.
Este proyecto pretende ofrecer una herramienta de apoyo a la toma de decisiones en tiempo real para que los centros de operaciones de tráfico puedan predecir la congestión en la red, evaluar rápidamente el impacto de los sucesos imprevistos y valorar el potencial de mitigación de varias respuestas posibles.
Esta solución ayudará a reducir la congestión, especialmente en situaciones no recurrentes, y aumentará significativamente la fiabilidad del tiempo de viaje.
El uso de herramientas para facilitar la predicción a largo plazo del comportamiento de las redes de transporte en el futuro es una práctica bien establecida en la planificación estratégica de las autoridades de transporte. Las herramientas de apoyo a las operaciones cotidianas, que se basan en predicciones a corto plazo, están en pañales, especialmente en Australia.
Los objetivos particulares para mejorar el rendimiento de la predicción a corto plazo son
- Detección inteligente para mejorar la estimación de la demanda de viajes; y
- Inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) para la calibración con conjuntos de datos en tiempo real mucho más amplios
El nodo WA se centrará en (2) desarrollar y probar una capacidad mejorada de calibración del modelo tanto en vivo como fuera de línea, asegurando la precisión de la predicción para cualquier hora del día, los siete días de la semana.
Esta investigación propone mejorar la calibración del modelo y la precisión de los modelos de 24 horas/siete días (en vivo y fuera de línea) no sólo para los picos de AM y PM, sino para cualquier hora de cualquier día. Los resultados de la investigación se pondrán a prueba en un modelo piloto de la red WA Aimsun Live, desarrollado como parte del proyecto más amplio. La evaluación adicional y la accesibilidad del rendimiento de las herramientas desarrolladas en esta investigación se realizará en el modelo de red QLD Aimsun Live.
