Traffic Flow Scheduling Optimization of IoT network based on Data Analysis and Knowledge Mining

2021 ◽  
Author(s):  
Zhengguo Zhu ◽  
Jin Xie
Keyword(s):  
Data Analysis ◽  
Traffic Flow ◽  
Scheduling Optimization ◽  
Knowledge Mining

INFLUENCE OF TRUCK TRAFFIC ON ACOUSTIC POLLUTION IN KAUNAS DISTRICTS CROSSED BY HIGHWAYS/KROVININIO AUTOTRANSPORTO ĮTAKA AKUSTINEI TARŠAI RESPUBLIKINĖS REIKŠMĖS MAGISTRALIŲ KERTAMUOSE KAUNO MIKRORAJONUOSE/ ВЛИЯНИЕ ГРУЗОВОГО АВТОТРАНСПОРТА НА АКУСТИЧЕСКОЕ ЗАГРЯЗНЕНИЕ В МИКРОРАЙОНАX ГОРОДА KАУНАСА С ТРАССАМИ ГОСУДАРСТВЕННОГО ЗНАЧЕНИЯ

2009 ◽  
Vol 17 (4) ◽  
pp. 198-204 ◽  
Author(s):  
Regina Gražulevičienė ◽  
Inga Bendokienė
Keyword(s):  
Data Analysis ◽  
Traffic Flow ◽  
Noise Level ◽  
Traffic Noise ◽  
Heavy Vehicles ◽  
Truck Traffic ◽  
Statistical Software ◽  
Study Results ◽  
Noise Measurements ◽  
Main Streets

The aim of the study was to assess the influence of truck traffic on acoustic pollution in two Kaunas districts crossed by highways‐ Eiguliai and Šilainiai. Composition of traffic flow and noise measurements were conducted near the main streets and national highways that cross the districts. GIS and statistical software SPSS 12.01 were used for the data analysis. The study results showed that mean noise level near the main streets was 70 dB(A) in the daytime,‐ 68.6 dB(A) in the evening and at night it was 61.1 dB(A) in Eiguliai, and in Šilainiai it was 67 dB(A), 65 dB(A) and 58 dB(A), correspondingly. On the highways, crossing the districts, heavy vehicles compose about 3 times higher part of total traffic flow during the day and about 2 times in the evening compared to other main streets. The noise level depended on the traffic flow and correlation coefficient fluctuated from 0.77 to 0.85. The modelling of traffic flow showed, that the increase of trucks proportion by 2 percent would increase the traffic noise by 1.1 dB(A) in the streets with traffic flow of 300 veh./hour or more, and by 1.8 dB(A) with traffic flow of 200 veh./hour or less. Our findings suggest that the influence of heavy vehicles on acoustic pollution is higher in the districts with lower traffic flow. Santrauka Tyrimo tikslas – nustatyti krovininio autotransporto įtaką akustinei taršai Kauno mikrorajonuose, kuriuos kerta respublikinės reikšmės magistralės – Islandijos plentas ir vakarinis lankstas. Aplinkos triukšmo lygis ir transporto srautų intensyvumas Eigulių ir Šilainių seniūnijoje buvo matuotas 34 taškuose – dieną, vakare ir naktį. Duomenims apdoroti taikyta geografinių informacinių (GIS) sistemų technologijos, SPSS 12.0.1 ir Statistica 15 statistinės analizės paketai. Tyrimų rezultatai: vidutinis ekvivalentinis triukšmo lygis Eigulių seniūnijoje dieną prie pagrindinių gatvių siekė 70 dBA, vakare – 68,6 dBA, o naktį – 61,1 dBA ir iš esmės nesiskyrė nuo Šilainių seniūnijos, atitinkamai 67 dBA, 65 dBA ir 58 dBA. Magistraliniuose keliuose, kertančiuose Eigulių ir Šilainių seniūnijas, vidutinis transporto srautų intensyvumas dieną ir vakare buvo 5 kartus, naktį 6 kartus didesnis nei vidutinis srautų intensyvumas pagrindinėse gatvėse tuo pačiu metu, o krovininio autotransporto dalis dieną 3 kartus, o vakare 2 kartus viršijo vidutinius pagrindinių gatvių srautus. Nustatyta sąsaja tarp transporto srautų intensyvumo ir triukšmo lygio: Eigulių seniūnijos dienos koreliacijos koeficientas buvo 0,85, vakaro ir nakties – 0,83, o Šilainių seniūnijos – atitinkamai 0,78, 0,77 ir 0,80. Transporto srautų sudėties modeliavimo duomenimis, padidėjus krovininio transporto proporcijai 2 %, gatvėse, kuriose transporto srautas didesnis nei 300 aut./val., triukšmo lygis padidėtų 1,1 dBA, o kur transporto srautas mažesnis nei 200 aut./val., triukšmo lygis padidėtų 1,8 dBA (koreliacijos koeficientas – 0,63). Krovininio transporto įtaka akustinei taršai didesnė mikrorajonuose, kuriuose transporto srautai nedideli. Резюме Целью данной работы было изучить влияние грузового автотранспорта на акустическое загрязнение в микрорайонах города Каунаса, которые пересекают трассы государственного значения. Это шоссе Исландиос и объезд Вакаринис. Состав транспортного потока определялся и уровень шума измерялся около главных улиц микрорайонов. Результаты исследования показали, что средний уровень шума днем был 70 dBA, вечером – 68,6 dBA, ночью – 61,1 dBA. На трассах государственного значения, пересекающих микрорайоны, по сравнению с другими улицами потоки грузовых автомобилей были в 3 раза больше днем и 2 раза больше вечером. Установлена зaвисимость между величиной транспортного потока и шума (r = 0,77–0,85). Моделирование состава транспортного потока показало, что при увеличении на улицах грузового транспорта на 2% с 300 авт./час и больше шум увеличивается на 1,1 dBA, а при количестве грузового транспорта, составляющем 200 авт./час и меньше, шум возрастает на 1,8 dBA. Влияние грузового автотранспорта на акустическое загрязнение больше в микрорайонах с небольшим транспортным потоком.

scholarly journals Wavelet Analysis as a Tool for Studying the Road Traffic Characteristics in the Context of Intelligent Transport Systems with Incomplete Data

2019 ◽  
Vol 18 (2) ◽  
pp. 326-353
Author(s):  
Oleg Golovnin ◽  
Anastasia Stolbova
Keyword(s):  
Time Series ◽  
Data Analysis ◽  
Missing Data ◽  
Wavelet Analysis ◽  
Traffic Flow ◽  
Flow Characteristics ◽  
Traffic Monitoring ◽  
Sampling Interval ◽  
Intelligent Transport ◽  
Traffic Flow Characteristics

A frequent problem of traffic flow characteristics acquisition is data loss, which leads to uneven time series analysis. An effective approach to uneven data analysis is the spectral analysis, which requires obtaining process with a constant sampling interval, for example, by restoring missing data, which leads to the appearance of dating error. Thus, the main purpose of this study is to develop a method and software for wavelet analysis of traffic flow characteristics without restoring the missing data. To analyze and interpret non-stationary uneven time series obtained from traffic monitoring systems, we propose the wavelet transformation method with adjustment of the sampling intervals, which results in a time-frequency domain with a constant sampling interval. Wavelet analysis is applied to the macroscopic traffic flow characteristics. We developed the software for traffic flow wavelet analysis on the "ITSGIS" intelligent transport geo-information framework using the attribute-oriented approach. Wavelet analysis of traffic flows characteristics using Morlet wavelets was accomplished for data analysis of the city of Aarhus, Denmark. Wavelet spectra and scalograms were constructed and analyzed, general dependencies in the frequency distribution of extremes, and differences in spectral power were revealed. The developed software is being experimentally tested in solving practical problems of municipalities and road agencies in Russia.

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document