Ali004shams smart-control-traffic-system: سیستم هوشمند کنترل ترافیک

در مجموع تعداد کل ایستگاه های بین دو پایانه در فاصله 8 کیلومتری از یکدیگر 12 ایستگاه است. در مقابل، مدل ماکروسکوپی جریان ترافیک قرار دارد که به بررسی روابط ریاضی بین ویژگی‌های جریان ترافیک می‌پردازد. در حقیقت در این مدل، ویژگی‌های آماری تعداد زیادی از واحدهای مستقل، تحلیل می‌گردد. این روش، در ابتدا با این فرض که جریان‌های ترافیک را می‌توان با جریان‌های سیال مقایسه نمود، آغاز گردید. در حالت کلی، می‌توان مدل‌های شبیه‌سازی را به دو دسته مدل‌های ماکروسکوپی و میکروسکوپی تقسیم‌بندی نمود. در مدل میکروسکوپی جریان ترافیک، فرض بر این است که جریان‌های ترافیکی به واحدهای مستقل و متحرک وابسته هستند.

سیستم های شبیه سازی ترافیک به مدل سازی ریاضی سیستم های حمل و نقل با استفاده از نرم افزار کامپیوتری برای تقلید یا شبیه سازی جریان ترافیک در دنیای واقعی اشاره دارد. این امکان آزمایش سناریوها و ایده های مختلف را فراهم می کند و می تواند از تصمیم گیری آگاهانه مربوط به زیرساخت های حمل و نقل پشتیبانی کند. لذا می‌توان گفت نرم افزارهای شبیه‌ساز ترافیک یک ابزار قدرتمند برای درک بهتر و تصمیم گیری اصولی‌تر برای بهبود زیرساخت‌های حمل و نقل و مدیریت ترافیک در شهرها هستند. شرکت TSS و ایمسان در پروژه‌های کلانی مانند بهینه‌سازی شبکه ترافیک شهرهای بزرگ، مدیریت ترافیک در رویدادهای بزرگ و تحلیل اثرات زیست‌محیطی پروژه‌های حمل‌ونقل شرکت داشته‌اند. این مشارکت‌ها نه تنها به بهبود نرم‌افزار منجر شده، بلکه به تقویت ارتباطات بین‌المللی و تبادل دانش فنی نیز کمک کرده است.

در واقع شهر فوجیان استراتژی حمل و نقل شهر هوشمند در سال ۲۰۱۴ را همراه با همکاری دانشگاه تکنولوژی فوجیان آغاز کرد. به این ترتیب دانشگاه خدمات Dell را استخدام کرد، تا پلت فرم ابر مناسب را در اختیار آن ها قرار دهد و اطلاعات جاده ها را بر روی آن ذخیره کنند. این نرم‌افزار با دارا بودن ویژگی‌هایی از جمله قابلیت ذخیره، نمایش، مدیریت و تجزیه و تحلیل داده‌های حمل و نقل از کارآمدترین نرم‌افزارهای این عرصه محسوب می‌گردد. مزایای بسیار استفاده از این نرم‌افزار، سبب گردیده تا مهندسان این حوزه برای پیش‌بینی و برنامه‌ریزی شبکه‌های حمل و نقل از آن بهره جویند. مهندسان ترافیک برای تجزیه و تحلیل الگوهای ترافیک، برنامه ریزی توسعه بزرگراه ها و بهینه سازی عملکرد جاده های موجود بر سیستم های شبیه سازی تکیه می کنند.

به کمک بررسی و شبیه سازی ترافیک به وسیله مدل‌سازی ریاضی و با استفاده از نرم‌افزارها، می‌توان شبکه‌های جدیدی را طراحی و اجرا نمود. متخصصان حوزه‌ حمل و نقل، می‌توانند با ارزیابی شرایط حاکم بر منطقه مورد مطالعه، تصمیمات جدیدی را در طراحی شبکه‌های جدید حمل و نقل اتخاذ کنند. مدیریت صحیح ترافیک، مستلزم درک کاملی از پدیده‌های ترافیکی است که با استفاده از نرم افزارهای شبیه‌سازی حاصل می‌شود. ادغام سیستم های شبیه سازی ترافیک با برنامه های کاربردی مبتنی بر اینترنت اشیا، پتانسیل تغییر مدیریت شبکه های حمل و نقل را دارد. با نصب حسگرها بر روی وسایل نقلیه و زیرساخت‌های حمل و نقل، فناوری اینترنت اشیا می‌تواند داده‌های فوری در مورد جریان ترافیک و سایر متغیرها فراهم کند، که می‌تواند برای بهبود دقت شبیه‌سازی ترافیک نیز استفاده شود.

ساخت سیستم‌های خودکار مدیریت ترافیک با هوش مصنوعی می‌تواند به بهبود کیفیت زندگی در شهرها کمک کند. با پیروی از مراحل ذکر شده و توجه به بهترین شیوه‌ها، می‌توان به یک سیستم کارآمد و موثر دست یافت. این سیستم‌ها نه تنها به کاهش ترافیک و تصادفات کمک می‌کنند، بلکه به بهبود محیط زیست نیز کمک خواهند کرد. در دهه‌های اخیر، رشد سریع شهرنشینی و افزایش چشمگیر تعداد وسایل نقلیه، شهرهای بزرگ را با چالش‌های جدی در زمینه مدیریت ترافیک مواجه کرده است. ترافیک سنگین و ازدحام‌های طولانی از مشکلات رایج در شهرهای پرجمعیت هستند که نه تنها باعث کاهش کیفیت زندگی شهروندان می‌شوند، بلکه به افزایش آلودگی هوا و مصرف بی‌رویه سوخت نیز منجر می‌گردند. این مسائل، به ویژه در ساعات اوج ترافیک، بحرانی‌تر می‌شوند و ضرورت استفاده از راهکارهای نوین برای مدیریت هوشمند ترافیک را برجسته می‌کنند.

در دنیای پرشتاب امروز، شهرها به عنوان قلب تپنده جوامع مدرن، با چالش‌های متعددی در زمینه ترافیک و حمل و نقل مواجه هستند. خیابان‌های شلوغ، ترافیک سنگین و زمان‌های طولانی انتظار، تنها بخشی از مشکلاتی هستند که شهروندان روزانه با آن دست و پنجه نرم می‌کنند. اما در این میان، هوش مصنوعی به عنوان یک نیروی تحول‌آفرین، نویدبخش راه‌حل‌هایی نوین و کارآمد برای بهینه‌سازی ترافیک و حمل و نقل شهری است. با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته و تحلیل داده‌های گسترده، هوش مصنوعی قادر است الگوهای ترافیکی را پیش‌بینی کرده و راهکارهایی برای کاهش تراکم و بهبود جریان ترافیک ارائه دهد. این فناوری نه تنها به کاهش زمان سفر و افزایش بهره‌وری کمک می‌کند، بلکه به بهبود کیفیت زندگی شهروندان و کاهش آلودگی‌های زیست‌محیطی نیز می‌انجامد. در این مسیر، هوش مصنوعی به عنوان یک همکار هوشمند، آینده‌ای روشن‌تر و روان‌تر را برای شهرهای ما ترسیم می‌کند.

هدف این مقاله بررسی جامع نرم‌افزار ایمسان (Aimsun)، تاریخچه توسعه، قابلیت‌ها و ویژگی‌ها، کاربردهای عملی و مقایسه آن با سایر نرم‌افزارهای شبیه‌سازی ترافیک است. همچنین به تحلیل مورد کاوی‌های موفق و بررسی آینده و چشم‌انداز توسعه این نرم‌افزار پرداخته خواهد شد. با توجه به اینکه مهندسین مشاور ایمن تردد، مشاور مناطق 15،16،20،21 و منطقه 4 و 8 شهرداری تهران است، بیشتر پروژه‌های ساماندهی تردد در این معابر را با کمک نرم‌افزار Aimsun  شبیه‌سازی کرده است. سناریوهای پیشنهادی جهت بهبود ایمنی و شرایط ترافیکی معابر، با کمک این نرم افزار شبیه‌سازی و با تحلیل خروجی‌های نرم افزار Aimsun بهترین راهکار ارائه شده است. همچنین در تعیین زمان‌بندی و فازبندی بهینه تقاطع‌های چراغدار از نرم افزار شبیه‌ساز Synchro  استفاده شده است. سطح خدمات نشان دهنده وضعیت ترافیک جاده از دیدگاه کیفی است و از بهترین موقعیت تا حدی که رانندگان توقف و حرکت می کنند متفاوت است [ 18 ]] .

در نهایت، اطلاعات برای ایستگاه های یک خیابان جمع آوری و به خیابان مربوطه اضافه شد. خطوط اتوبوس در شبکه منطقه مورد مطالعه مجهز به سیستم AFC بوده و نرخ کرایه مسافران در این سامانه ثبت می شود. در نهایت تمام این اطلاعات و داده ها جمع آوری شد تا در ساخت سیاست های استراتژیک سیستم کنترل ترافیک هوشمند برای مقابله با تراکم ترافیک شهری به کار گرفته شود. برای استنتاج درست از روند شبیه سازی ترافیک، باید مجموعه‌ای از متغیرها را در نظر گرفت. مدلسازی بر اساس نوع مکان (گسسته یا پیوسته) زمان، حالت و … متفاوت و منحصر به فرد خواهد بود.

اولین و مهمترین گام در طراحی سیستم حمل و نقل عمومی، تعیین بهترین مسیر برای پرواز ناوگان، علاوه بر تامین حداکثر پوشش برای تقاضای مشتریان، از نظر پارامترهای اقتصادی و هزینه های عملیاتی برای سازمان عامل است .] . در این میان، پارامترهای زیادی وجود دارد که به طرق مختلف در میزان کشش مسیر جدید برای جذب مسافر و رفع نیازهای سازمان بهره بردار متفاوت است [ 4 ]. محدودیت عمده AHP این است که وابستگی های متقابل بین عناصر تصمیم، وابستگی معیارها، زیر معیارها و گزینه ها را در نظر نمی گیرد. با این حال، در روش فرآیند تحلیل شبکه، ارتباط پیچیده بین عناصر تصمیم باید با جایگزینی ساختار سلسله مراتبی با ساختار شبکه در نظر گرفته شود [ 5 ].] . در نهایت با توجه به اینکه مبدا و مقصد خط ثابت جدید در نظر گرفته شده است، بهترین مسیر از معابر با بالاترین شاخص مطلوبیت در محیط GIS به دست آمد. در حوزه برنامه ریزی و تصمیم گیری حمل و نقل، انواع روش های تصمیم گیری و همچنین سیستم های اطلاعات جغرافیایی به طور گسترده توسط محققان مختلف مورد استفاده قرار گرفته است.

علاوه بر این، خودروهای خودران که از تکنولوژی‌های هوش مصنوعی بهره می‌برند، می‌توانند با کاهش خطاهای انسانی، ایمنی جاده‌ها را بهبود بخشند. تفاوت عمده بین استراتژیهای کنترل ترافیکبه طرحهای پیش تعریف شده (prediFired) و استراتژیهای فعال ترافیک بستگی دارد. در استراتژیهایی که برپایهطرحهای از پیش تعریف شده قرار دارد پارامتر داده‏ها (input)به جریان ساعتی در دستیابی به تقاطع است. بطور کلی یکی از آنها به دانش واقعیروندها که بوسیله واحد زمان در روزهای متفاوت و در فواصل زمانی مختلف در طول روزانجام می‏گیرد. بمنظور تعریف یک روش منظم طرحها و مدلهای برنامه‏ریزی ریاضیاتیبرای انجام محاسبات Offline ، centralisedordistributed  و ساخت طرحهای از پیشتعریف شده برای زمانهای مختلف در طول روز مورد استفاده قرار می‏گیرد.

این شرکت که در بورنموث (Bournemouth) انگلستان واقع است، مجموعه نرم افزاری خود را به موارد متعددی گسترش داده است که شاملFast Airport Builder  و Airside Driver Trainer می‌شود. تراکم جمعیت تأثیر بسزایی بر تقاضای حمل و نقل عمومی دارد، به طوری که در مناطق پرجمعیت، در صورت وجود سرویس دهی بالا، تقاضا برای استفاده از شبکه اتوبوسرانی افزایش می یابد [ 13 ].] . با تشکیل یک شبکه عابر پیاده که شامل کلیه خیابان ها، کوچه ها و جاده های قابل عبور عابرین پیاده و انجام تحلیل طیف خدمات می باشد می توان جمعیت تحت پوشش هر یک از ایستگاه های واقع در شعاع 400 متری آن ایستگاه را تخمین زد. برای پوشش جمعیت در خیابان های مورد نظر، تا حد امکان از همپوشانی جمعیت هر یک از ایستگاه های موجود یک خیابان به طور کامل از همپوشانی جمعیت در خیابان های مجاور جلوگیری شد ( جدول 3 ). با این حال، استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین در پیش‌بینی ترافیک با چالش‌هایی نیز همراه است.

هدف اولیه این پروژه، ایجاد یک ابزار شبیه‌سازی میکروسکوپیک ترافیک بود که بتواند رفتار رانندگان و وسایل نقلیه را با دقت بالایی مدل‌سازی کند. پس از موفقیت اولیه، شرکت TSS تأسیس شد تا این نرم‌افزار را به یک محصول تجاری تبدیل کند و به بازار عرضه نماید. در حالی که مجهز به هوش مصنوعی راه حل های ترافیکی اغلب در مناطق شهری متراکم اجرا می شوند، گسترش این فناوری به مناطق روستایی و در حال توسعه می تواند ایمنی و کارایی جاده های جهانی را افزایش دهد. راه حل های ترافیکی مقرون به صرفه و مبتنی بر هوش مصنوعی می تواند جاده ها را در مقیاس جهانی ایمن تر و کارآمدتر کند. سیستم‌های مدیریت پارکینگ هوشمند نقش مهمی در کاهش ترافیک و بهبود تجربه رانندگی دارند. این سیستم‌ها با استفاده از سنسورها و فناوری‌های پیشرفته، فضاهای خالی پارکینگ را شناسایی کرده و به رانندگان اطلاع می‌دهند.

این شبکه‏ها نشانگر راه، وسایط نقلیه، علائم درموقعیت‏های رایج خود، چندین عملکرد است که نشانگر ارتباط با بخشهای کنترل مختلفاست. یک شبیه سازی بعد از گرفتن ویژگی ابعاد شبکه شطرنجی ترافیک (تعداد تقاطع رویمحورهای افقی و عمودی) خود آغاز بکار می‏کند. هر یک از راهها می‏توانند پارامترهایتولید وسایل متفاوتی را تعیین کنند که می‏توانند با پیشرفت زمان شبیه‏سازی تغییرکنند. سیستم‌های پایش و هشداردهی ترافیک با جمع‌آوری اطلاعات ترافیکی از منابع مختلف مانند دوربین‌ها، سنسورها و دستگاه‌های GPS، وضعیت لحظه‌ای ترافیک را تحلیل می‌کنند. این اطلاعات شامل شرایط جاده‌ها، حوادث، تعمیرات و تغییرات ناگهانی در جریان ترافیک است.

جالب است بدانید، بخش سلامت این شهر سالانه مبلغی حدود ۲۶۱ میلیون دلار از جمعیت دوچرخه سواران خود ذخیره می کند و آن را صرف ساخت زیر ساخت های بهتر و امن تر برای دوچرخه سواران می کند. برای اطلاع از لیست قیمت تجهیزات و لوازم ایمنی پارکینگ به فروشگاه اینترنتی ایمن ترافیک کالا مراجعه کنید. که در آن x ، y ، u ، z بردارهای حالت، خروجی، ورودی (کنترل) و محیطی هستند، A ، B ، C ، D ماتریس های حالت (یا سیستم)، کنترل، خروجی و ورودی (یا پیشخور) هستند، و k متغیر زمان است. برای پیدا کردن اطلاعات تئوریکی بیشتر درمورد ساختار این روش می‏توانید به (1998) Trumper مراجعه کنید.از زیر خلاصه طرح را برای شما آماده کرده‏ایم. وظیفه اصلی این الگوریتم تعیین زمان درموقع قطع فاز رایج علائم واحد و انتخاب فاز بعدی است. داده های شخصی شما برای پشتیبانی از تجربه شما در این وب سایت، برای مدیریت دسترسی به حساب کاربری شما و برای اهداف دیگری که در ما شرح داده شده استفاده می شود سیاست حفظ حریم خصوصی.

هوش مصنوعی در اهرم های مدیریت ترافیک فناوری هایی مانند یادگیری ماشینی، بینایی کامپیوتر و تجزیه و تحلیل داده های پیشرفته برای پردازش داده های زمان واقعی جمع آوری شده از منابع مختلف. با استفاده از مدل سازی پیش بینی، الگوریتم های هوش مصنوعی می تواند شرایط ترافیکی را پیش بینی کند، جریان ترافیک را بهینه کند و حتی به حوادث غیرمنتظره پاسخ دهد. با این سطح از سازگاری، سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی از مدیریت ترافیک سنتی بهتر عمل می‌کنند، که معمولاً به داده‌های تاریخی یا چرخه‌های چراغ راهنمایی از پیش تعیین‌شده متکی است که نمی‌توانند در زمان واقعی تنظیم شوند. یدلا و شرستا (2003) گزینه های حمل و نقل پیشنهادی را در دهلی با استفاده از روش تحلیل سلسله مراتبی ارزیابی و انتخاب کردند [ 6 ]. آنها برای این منظور سه گزینه متداول حمل‌ونقل در دهلی، یعنی موتورهای دو چرخ، خودروهای CNG و اتوبوس‌های CNG را از نظر مصرف سوخت در مقیاس کوچک، کاهش آلودگی زیست‌محیطی و هزینه عملیات ارزیابی کردند. همچنین سه معیار کیفی در دسترس بودن فناوری، انطباق با محیط و موانع اجرا را ارزیابی می کند.

بهینه‌سازی ترافیک و حمل و نقل شهری با هوش مصنوعی می‌تواند به طور قابل توجهی کیفیت زندگی در شهرها را بهبود بخشد. با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته و تحلیل داده‌های بزرگ، سیستم‌های هوش مصنوعی قادرند الگوهای ترافیکی را پیش‌بینی کرده و راه‌حل‌های موثری برای کاهش تراکم و بهبود جریان ترافیک ارائه دهند. این فناوری می‌تواند به کاهش زمان سفر، کاهش آلودگی هوا و افزایش ایمنی جاده‌ها کمک کند. همچنین، با بهینه‌سازی مسیرها و زمان‌بندی حمل و نقل عمومی، تجربه مسافران بهبود یافته و بهره‌وری سیستم‌های حمل و نقل افزایش می‌یابد. در نهایت، هوش مصنوعی می‌تواند به عنوان یک ابزار قدرتمند در برنامه‌ریزی شهری و توسعه پایدار عمل کند.

این پیمانه همچنین در حکم مدیریتپویایی‏های وسایط نقلیه، افزایش سرعت این وسایل نقلیه، در صورت حاضر بودن موانعآنها را از حرکت باز می‏دارد یا آنها را نگه داشته با توجه به موقعیت علائم بهآنها زمان حرکت مجدد می‏دهد. با این توصیفات و طبق تحلیلهای مختلف، با اطمینان بالایی می‌توان گفت بازار سیستمها و نرم افزارهای شبیه سازی ترافیک در ده آینده نیز رو به رشد خواهد بود. شبیه سازی ترافیک به ارزیابی اثرات زیست محیطی پروژه های جاده ای پیشنهادی کمک می کند. با تجزیه و تحلیل حجم ترافیک، سرعت ترافیک، ازدحام ترافیک، زمان توقف با موتور روشن، میزان انتشار گازهای نامطلوب و …، برنامه ریزان می توانند اقداماتی را برای به حداقل رساندن اثرات نامطلوب زیست محیطی انجام دهند. در سال‌های اخیر، ایمسان با ادغام فناوری‌های جدید مانند هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، بهبود قابل توجهی در قابلیت‌های شبیه‌سازی و تحلیل خود ایجاد کرده است.

مدل‌های شبیه‌سازی به آن‌ها اجازه می‌دهند تا اثرات بسته شدن خطوط، زمان‌بندی سیگنال ترافیک و سایر عوامل را قبل از اعمال تغییرات در دنیای واقعی آزمایش کنند. برای مشاهده اطلاعات کامل نرم افزار CUBE جهت تحلیل سناریوهای حمل و نقل، بررسی ترافیک و ارزیابی سیستم‌های جاده‌ای و ریلی به اینجا مراجعه کنید. نتایج این پروژه‌ها نشان می‌دهند که سنگاپور به یکی از کم‌ترافیک‌ترین شهرهای جهان تبدیل شده است. همچنین، کاهش زمان‌های توقف و بهینه‌سازی جریان ترافیک به کاهش مصرف سوخت و انتشار گازهای گلخانه‌ای منجر شده است، که این امر به بهبود کیفیت هوا در این شهر کمک کرده است. با کاهش آلودگی هوا، اثرات منفی تغییرات اقلیمی کاهش می‌یابد و محیط زیست بهبود پیدا می‌کند.

این نه تنها از حوادث ثانویه جلوگیری می کند، بلکه زمان پاسخگویی را نیز کوتاه می کند و به طور بالقوه جان انسان ها را نجات می دهد. ما برای ارزیابی آزمایشیبهتر چندین گزینه را در نظر گرفته‏ایم و تشخیص‏گر اجرایی ایجاد کرده‏ایم که در ذیلتشریح خواهد شد. اولین قدم در تدوین و فرمول‏گذاریاستراتژی کنترل تشریح موقعیت ترافیک در داخل یک مجموعه کامل متغیرهای منطقی درونداده‏ها که به برون داده‏های سنسور بستگی دارد می‏تواند یا Falseیا true را شامل شود. مجموعاً به حجم ترافیک در نقاط مختلفراهها که به منطقه علائم نزدیک می‏شوند، سطح تراکم مقاطع، فاصله زمانی بین فازرایج، سطح ترافیک و وضعیت علائم مقاطع بعدی مراجعه می‏کنند. هر دو گزینه ابزارهای ارزشمندی را برای شبیه سازی ترافیک ارائه می دهند و ماهیت متن باز آنها امکان سفارشی سازی و کاوش را فراهم می‌کند.

با بهینه‌سازی جریان ترافیک و جلوگیری از ازدحام، زمان‌های انتظار در ترافیک به حداقل می‌رسد. این امر باعث می‌شود که رانندگان مسیرهای خود را در زمان کوتاه‌تری طی کنند و تجربه رانندگی بهتری داشته باشند. کاهش زمان سفرها، به‌طور مستقیم منجر به کاهش مصرف سوخت می‌شود، زیرا خودروها زمان کمتری را در ترافیک و در حالت انتظار سپری می‌کنند. پیتزبورگ، شهری در پنسیلوانیا ایالات متحده می باشد، که مفهوم سیستم های ترافیکی را با تلفیق تکنولوژی ترافیک هوشمند و هوش مصنوعی ( سیستم کنترل ترافیک هوشمند ) تغییر داده است. این فناوری جدید به طور موثری ۲۵ درصد از زمان رفت و آمد و ۴۰ درصد از تراکم ترافیک شهری را کاهش داده است. خودرو هایی که در آینده ای نزدیک در شهر ها رایج می شوند و کارایی بسیار خوبی در کاهش تراکم ترافیک و حل مشکلات ترافیکی خواهند داشت.

موفقیت هلند با IBM اینترنت اشیا واتسون سکو (IBM Watson IoT) نشان می دهد که چگونه می توان از هوش مصنوعی برای ایجاد سیستم های ترافیکی هوشمند و پاسخگو استفاده کرد. با افزایش جمعیت و خودروها، نیاز به سیستم‌های هوشمند برای مدیریت ترافیک به شدت احساس می‌شود. استفاده از هوش مصنوعی (AI) در این زمینه می‌تواند به بهبود جریان ترافیک، کاهش تصادفات و افزایش ایمنی کمک کند. در این مقاله، به بررسی مراحل ساخت سیستم‌های خودکار مدیریت ترافیک با هوش مصنوعی خواهیم پرداخت. پس برای اینکه نشان دهیم T قضیه‏ای از Sاست کافی است نشان دهیم که سیستم CNF در قضیه (S and not T) نمی‏تواند قابل قبول باشد.

این سیستم‌ها با استفاده از داده‌های جمع‌آوری شده از سنسورها و دوربین‌ها، ترافیک را بهینه‌سازی می‌کنند. نقطه شروع هر شبکه حمل و نقل عمومی باید الگوی کاربری زمین باشد زیرا الگوهای مختلف زمین می تواند در ایجاد ترافیک بسیار موثر باشد [ 19 ]. هماهنگی کامل بین توسعه شهری و طراحی شبکه های حمل و نقل عمومی اغلب تنها راه دستیابی به عملکرد بالا، هم در فعالیت های کاربری زمین و هم در عملکرد سیستم حمل و نقل است [ 20 ]. این کاربری ها شامل کاربری های تجاری، مسکونی، فرهنگی، آموزشی، بهداشتی، درمانی، اداری، تفریحی، ورزشی، فضای سبز و پارکینگ می باشد ( جدول 4 و جدول 5 ). با افزایش تعداد وسایل نقلیه شخصی قاعدتا مردم زمان بیش تری را در وسایل نقلیه خود سپری می کنند و به گوش دادن به موسیقی، رادیو و یا چیزهای مشابه دیگر می پردازند.

ترکیب این داده‌ها با فناوری‌های تحلیلی و شبیه‌سازی‌های پیشرفته می‌تواند مدیران حمل و نقل را قادر به پیش‌بینی لحظه‌ای و آنلاین الگوهای ترافیک کند. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، سیستم‌های ترافیکی می‌توانند سناریوهای مختلف ترافیکی را شبیه‌سازی کرده و تاثیرات احتمالی تغییرات در زیرساخت‌ها یا سیاست‌های ترافیکی را پیش از اجرا ارزیابی کنند. به عنوان مثال، می‌توان تاثیر افزایش تعداد وسایل نقلیه در یک مسیر یا تغییر در زمان‌بندی چراغ‌های راهنمایی را شبیه‌سازی کرد و بر اساس نتایج، تصمیمات بهتری گرفت. سیستم‌های مدیریت ترافیک سنتی بر زمان‌بندی و زمان‌بندی ثابت تکیه می‌کنند، به این معنی که قادر به انطباق با تغییرات ناگهانی در الگوهای ترافیکی، مانند تصادف بزرگ یا افزایش شدید وسایل نقلیه نیستند. با جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها از حسگرها، دوربین‌ها و وسایل نقلیه متصل، سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند تنظیماتی را در زمان واقعی برای بهینه‌سازی جریان ترافیک، جلوگیری از ازدحام و کاهش خطرات تصادف انجام دهند.