Data-Driven Traffic Engineering : Understanding of Traffic and Applications Based on Three-Phase Traffic Theory
Lingua: inglese
Editore: Elsevier Inc, 2020
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Data-Driven Traffic Engineering: Understanding of Traffic and Applications Based on Three-Phase Traffic Theory shifts the current focus from using modeling and simulation data for traffic measurements to the use of actual data. The book uses real-world, empirically-derived data from a large fleet of connected vehicles, local observations and aerial observation to shed light on key traffic phenomena. Readers will learn how to develop an understanding of the empirical features of vehicular traffic networks and how to consider these features in emerging, intelligent transport systems. Topics cover congestion patterns, fuel consumption, the influence of weather, and much more. This book offers a unique, data-driven analysis of vehicular traffic in traffic networks, also considering how to apply data-driven insights to the intelligent transport systems of the future.
Codice articolo 9780128191385
- Titolo
- Data-Driven Traffic Engineering : Understanding of Traffic and Applications Based on Three-Phase Traffic Theory
- Autore
- Hubert Rehborn
- Editore
- Elsevier Inc
- Anno di pubblicazione
- 2020
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0128191384
- ISBN 13
- 9780128191385
- Peso dell'articolo
- 266 grammi
- Dimensioni
- 229x152x10 mm
Data-Driven Traffic Engineering: Understanding of Traffic and Applications Based on Three-Phase Traffic Theory shifts the current focus from using modeling and simulation data for traffic measurements to the use of actual data. The book uses real-world, empirically-derived data from a large fleet of connected vehicles, local observations and aerial observation to shed light on key traffic phenomena. Readers will learn how to develop an understanding of the empirical features of vehicular traffic networks and how to consider these features in emerging, intelligent transport systems. Topics cover congestion patterns, fuel consumption, the influence of weather, and much more.
This book offers a unique, data-driven analysis of vehicular traffic in traffic networks, also considering how to apply data-driven insights to the intelligent transport systems of the future.
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Informazioni sull’autore
Micha Koller is a traffic researcher at Daimler AG responsible for the worldwide operation and development of traffic services. He has a doctorate in Computer Science from the University of Tübingen, holds more than 30 patents, and has published widely in the field.
Consultant, Germany
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