TheSlide.ru

Комплексная о птимизация городского транспорта с использованием искусственных

Содержание

1. Комплексная о птимизация городского транспорта с использованием искусственных
2. Оптимизация городского транспортаАнализ сложившейся ситуацииЗначительные интервалы движенияДублирование маршрутовНехватка кадровНеравномерность наполнения Неудовлетворительное состояние подвижного состава
3. Будущее ТТУ?или
4. Предлагаемое решение
5. Алгоритмы работы нейронных сетей Задание начальных условийВыбор
6. Согласование городского и пригородного сообщений Маршрут №47Пересадка без проблем
7. Простейший пример оптимизации
8. Выделенные полосы светофорного регулированияРешение проблем мегаполиса минимальными затратами
9. Слайд 9
10. Оптимизация городского транспортаЭффекты от реализации проекта
11. Современному городу – передовые технологииТестирование «беспилотных поездов»
12. Опыт зарубежных стран:Беспилотный трамвай «Siemens Combino»Сканирует местностьна
13. Наставник: Ерополов Александр Венедиктович – заместитель руководителя
14. Ещё один шаг к «умному городу»Самарская траектория роста
15. Скачать презентанцию

Оптимизация городского транспортаАнализ сложившейся ситуацииЗначительные интервалы движенияДублирование маршрутовНехватка кадровНеравномерность наполнения Неудовлетворительное состояние подвижного состава

Главная
Разное
Комплексная о птимизация городского транспорта с использованием искусственных

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1Комплексная оптимизация городского транспорта с использованием искусственных нейронных сетей
В рамках

кадрового проекта
Самарская
траектория
роста

При поддержке Департамента транспорта

Будущее начинается сегодня
21 ноября

2018 года

Комплексная оптимизация городского транспорта с использованием искусственных нейронных сетей В рамках кадрового проектаСамарская траектория ростаПри поддержке Департамента

Слайд 2
Оптимизация городского транспорта
Анализ сложившейся ситуации
Значительные интервалы движения
Дублирование маршрутов
Нехватка кадров
Неравномерность наполнения

Неудовлетворительное состояние подвижного состава

Оптимизация городского транспортаАнализ сложившейся ситуацииЗначительные интервалы движенияДублирование маршрутовНехватка кадровНеравномерность наполнения Неудовлетворительное состояние подвижного состава

Слайд 3Будущее ТТУ?
или

Будущее ТТУ?или

Слайд 4Предлагаемое решение

Предлагаемое решение

Слайд 5Алгоритмы работы нейронных сетей

Задание начальных условий
Выбор сценария
База данных
Геолокация, метеоусловия,

наполняемость
Корректировка сценария
Ручное управление
Соответствует заданным параметрам?
Нет
Да
Управление транспортом
Выходной сигнал

Алгоритмы работы нейронных сетей Задание начальных условийВыбор сценарияБаза данныхГеолокация, метеоусловия, наполняемостьКорректировка сценарияРучное управлениеСоответствует заданным параметрам?НетДаУправление транспортомВыходной сигнал

Слайд 6Согласование городского и пригородного сообщений
Маршрут №47
Пересадка без проблем

Согласование городского и пригородного сообщений Маршрут №47Пересадка без проблем

Слайд 7Простейший пример оптимизации

Простейший пример оптимизации

Слайд 8Выделенные полосы светофорного регулирования
Решение проблем мегаполиса минимальными затратами

Выделенные полосы светофорного регулированияРешение проблем мегаполиса минимальными затратами

Слайд 9

Слайд 10
Оптимизация городского транспорта
Эффекты от реализации проекта

Оптимизация городского транспортаЭффекты от реализации проекта

Слайд 11Современному городу – передовые технологии
Тестирование «беспилотных поездов» на МЦК –

начало 2019 года
Рекуперация – основа энергосбережения

Современному городу – передовые технологииТестирование «беспилотных поездов» на МЦК – начало 2019 годаРекуперация – основа энергосбережения

Слайд 12Опыт зарубежных стран:
Беспилотный трамвай «Siemens Combino»
Сканирует местность
на 100 м вперед

- для торможения
с 50 км/ч

«Ждёт пассажиров»

Распознает
объекты

Германия, г. Потсдам

Опыт зарубежных стран:Беспилотный трамвай «Siemens Combino»Сканирует местностьна 100 м вперед - для торможения с 50 км/ч «Ждёт

Слайд 13Наставник:
Ерополов Александр Венедиктович – заместитель руководителя департамента транспорта
Автор проекта:

Дмитриев Денис Сергеевич Молодежная лига управленцев Самары

Наставник: Ерополов Александр Венедиктович – заместитель руководителя департамента транспортаАвтор проекта: Дмитриев Денис Сергеевич Молодежная лига управленцев Самары

Слайд 14Ещё один шаг к «умному городу»
Самарская
траектория
роста

Ещё один шаг к «умному городу»Самарская траектория роста

Скачать презентацию

Обратная связь

Если не удалось найти и скачать доклад-презентацию, Вы можете заказать его на нашем сайте. Мы постараемся найти нужный Вам материал и отправим по электронной почте. Не стесняйтесь обращаться к нам, если у вас возникли вопросы или пожелания:

Email: Нажмите что бы посмотреть

Что такое TheSlide.ru?

Это сайт презентации, докладов, проектов в PowerPoint. Здесь удобно хранить и делиться своими презентациями с другими пользователями.

Для правообладателей