РЕШЕНИЯ
Компетенции
Клиенты
+7 (812) 702-13-35
191014, Санкт-Петербург, Саперный пер., д. 5а, лит. Б
С 15 по 17 октября в Индийском технологическом университете Дели (Индия) проходила международная конференция Traffic & Granular Flow.
Конференция проводится каждые два года, начиная с 1995 года, и посвящена исследованиям в области моделирования транспортных и пешеходных потоков.
Нашу компанию представила ведущий инженер-математик SIMETRA, к.ф.-м.н. Валентина Курц. Валентина выступила онлайн с двумя докладами, подготовленными в соавторстве с техническим директором SIMETRA, к.э.н. Андреем Прохоровым.
Первый доклад «Synergy of model-driven and data-driven approaches in a dynamic network loading problem» посвящен задаче построения краткосрочного прогноза загруженности улично-дорожной сети с использованием динамической транспортной модели. В работе предложен подход учета онлайн-данных детекторов для повышения точности прогноза.
Во втором докладе «Sensor data analysis by means of clustering» представлены результаты анализа данных транспортных детекторов с целью выявления типовых дневных профилей интенсивности. С помощью методов кластеризации проведено исследование влияния типа дня недели и сезонности на форму анализируемых профилей.
Фото
Конференция проводится каждые два года, начиная с 1995 года, и посвящена исследованиям в области моделирования транспортных и пешеходных потоков.
Нашу компанию представила ведущий инженер-математик SIMETRA, к.ф.-м.н. Валентина Курц. Валентина выступила онлайн с двумя докладами, подготовленными в соавторстве с техническим директором SIMETRA, к.э.н. Андреем Прохоровым.
Первый доклад «Synergy of model-driven and data-driven approaches in a dynamic network loading problem» посвящен задаче построения краткосрочного прогноза загруженности улично-дорожной сети с использованием динамической транспортной модели. В работе предложен подход учета онлайн-данных детекторов для повышения точности прогноза.
Во втором докладе «Sensor data analysis by means of clustering» представлены результаты анализа данных транспортных детекторов с целью выявления типовых дневных профилей интенсивности. С помощью методов кластеризации проведено исследование влияния типа дня недели и сезонности на форму анализируемых профилей.
Фото
Поделиться в соцсетях