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项目背景

城市常常面临交通拥堵的问题，作为国际大都市的上海同样深受其害，面临着巨大的交通压力。为此，“交通拥堵预测与智能主动管控技术的研究与示范”项目便应运而生。上海市城乡建设和交通发展研究院副院长何承指出，将人工智能技术应用于交通管理是既急迫又必要的，他的团队已经在这个领域开始了深入的探索和研究。

主动管控模式介绍

全程智能化的交通管理模式得以实施。这种模式能够操控信号灯和路况监测设备，目的是为了提升交通效率和保障安全。以高峰时段为例，通过调整信号灯的时序，确保车辆能够有序通行，降低路口的拥堵情况，有效减轻交通压力，同时增强交通的智能化水平。

数据整合与拥堵预判

研究团队采用了神经网络、组合赋权、深度学习等技术，对来自不同检测设备的交通数据进行整合。这样的信息能更精确地反映道路状况，还能对交通拥堵进行提前预判和警报。以上海的某条主干道为例，以前很难准确预测拥堵时间，而现在系统能在拥堵发生前发出警报，为交通管理部门争取应对时间。

便利市民出行

市民同样能享受到这项技术的便利。他们可以从系统中获取详尽的交通信息，并据此进行行程规划。比如，在早晨上下班高峰期，市民可以通过手机应用查看多条路线的拥堵情况，并选择最顺畅的路线，从而减少在路上停留的时间，提升出行效率和便捷度，明显提升了他们的出行体验。

拥堵溯源分析

在分析路网拥堵成因的研究中，我们团队取得了显著成就。我们开发了一套针对交通网络拥堵的追踪分析工具，能快速查明拥堵的源头。以往，交通管理人员面对拥堵时，往往难以迅速定位原因。如今，借助这套工具，他们能够精确地确定问题所在，比如某个路口车辆转弯导致的拥堵，就能立即采取相应的对策。

平台功能与实际效果

研究团队成功融合了人工智能技术，将其应用于交通拥堵预测和智能管控等领域，使系统得以广泛运用。他们打造了一个城市交通智能分析和管理的系统。这个系统可以自动识别拥堵区域，追踪拥堵成因，并描绘出行特点。在上海的快速路、地面道路及高速公路实施应用后，示范区域内的交通流通速度提高了超过5%，而拥堵时长则缩短了超过8%，效果十分明显。

日常生活中，大家是否遇到过因城市道路拥堵而感到出行不便的情况？欢迎在评论区分享您的经历，同时别忘了点赞并转发这篇文章。

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