基于数字孪生的车流预测及潮汐车道管理系统OACSTPCD

该文介绍了基于数字孪生的潮汐车道管理系统。该系统通过实时采集交通数据,利用数字孪生技术建立车流量预测模型和潮汐车道管理模型,通过对车流量的精准预测,实现对潮汐车道的动态管理,从而完成对交通拥堵的准确预测和有效管理。对车流影响因素进行深入分析,建立了车流量相关影响因素模型,并通过多模型对比,选定了效果最好的极端森林模型作为预测模型,同时,引入多种评价指标对极端随机森林模型进行评价。结果显示,无论是在哪一种评价指标上,极端随机森林模型都能对车流量预测体系实现最高精度的预测,尤其是对突发性高峰的预测。通过数字孪生技术对潮汐车道进行方案模拟,通过对不同方案的数字化仿真,有效降低了潮汐车道方案变更和验证的成本,为城市交通管理部门的工作提供了理论支持和数据支撑。该系统的应用可以提高交通管理的科学性和效率性,为智慧交通的发展拓宽应用渠道,为城市交通拥堵问题的解决提供有力支持。