Pianificare i cantieri: stima della possibile creazione di code

Area: Società digitali
Tipologia: Casi d'uso
Tecnologie: Big Data
Stakeholders: Grandi Imprese

Un progetto di: Autostrade per l’Italia

Il progetto, implementato per la struttura BUOP, si pone come obiettivo di effettuare delle analisi predittive sulle possibili code che verrebbero a crearsi qualora venisse installato un cantiere di un determinato tipo (ad esempio con restringimento da 3 a 1 carreggiata) su una determinata tratta autostradale.

La costruzione dei modelli si è basata sullo studio delle serie storiche dei volumi di traffico (acquisiti dai diversi sensori presenti sulla nostra rete autostradale, come spire, boe, tutor etc..) e applicando la letteratura su come i cantieri impattano il traffico, secondo gli standard HCM (Highway Capacity Manual) tarandolo sul contesto ASPI ed integrandolo con diversi modelli come il cell trasmission model (Prof. Carlos F. Daganzo della University of California, Berkeley) o catbust (famiglia xgbust).

L’applicativo è integrato con Free to X,  piattaforma che si occupa di gestire i rimborsi per i ritardi da cantieri. Inoltre, è di ausilio per identificare le code dovute dalle presenze dei cantieri e per fornire i dati dei tempi di percorrenza per supportare il viaggiatore durante la fase di pianificazione del viaggio.

Obiettivi e benefici

Il progetto presenta benefici tanto per agevolare la pianificazione dei cantieri quanto per agevolare la percorrenza in zone affette da ritardi dovute alla presenza di cantieri. Ciò si traduce in un’ottimizzazione della percorrenza stradale e in una maggiore sostenibilità della presenza dei cantieri.

Tecnologie abilitanti

La gestione di una mole di dati così importante (ad esempio, quella ricevuta dai diversi sensori della rete) è possibile solo attraverso l’utilizzo di modelli di Machine Learning e, in generale, di big data analytics.

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