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Davide Guastella
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新的模拟方法增强交通数据，以改善城市管理
研究人员开发了一种由模拟驱动的方法来增强车辆交通数据，以解决城市交通管理中传感器覆盖稀疏的局限性。该方法使用放置在道路网络内代理位置的虚拟传感器来生成模拟真实世界交通模式的合成数据。该方法使用布鲁塞尔和那慕尔的交通模型进行了验证，证明了其在保留观测位置的每日需求剖面和交通动态方面的有效性。
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新方法从稀疏数据估算交通流量
研究人员开发了一种新方法，利用稀疏的车辆计数数据来估算交通流量模式。该方法将区域划分，识别可能的路线，并使用加权最小二乘优化来确定每条路线上的车辆分配。该方法在布鲁塞尔公路网上进行了测试，与现有方法相比，在性能和计算效率方面均表现更优。