Datamallit tekevät tuloaan – maanteiden liikenneriskien ennustaminen etenemässä testausvaiheeseen
Fintraffic ja Jyväskylän yliopisto vievät eteenpäin yhteistyötä, jossa rakennetaan täysin uusia datamalleja tieliikenteen riskien ennakointiin. Mallit liittyvät sekä riistaeläinonnettomuuksiin että sääolosuhteiden muutoksiin.
Työ on vielä kehittämisvaiheessa, mutta testit simulaatio-olosuhteissa ovat tuottaneet jo lupaavia tuloksia.
Työ on vielä kehittämisvaiheessa, mutta testit simulaatio-olosuhteissa ovat tuottaneet jo lupaavia tuloksia.
Jimi Jukkala tutki kandidaatin työssään datamallia liikenneonnettomuusriskin ennustamiseen: ”Reaaliaikaisen riskin ennustaminen mahdollista suomalaisille pääteille”
Liikenneonnettomuudet ovat useamman tekijän sattumia, mikä tekee niistä vaikeita estää. Liikenneriskiä on kuitenkin mahdollista ennustaa ainakin tiettyyn pisteeseen asti. Jukkalan kandidaatin työssä on pyritty selvittämään mitkä ulkoiset tekijät olisi hyvä sisällyttää liikenneonnettomuusriskiä ennustavaan datamalliin ja mitkä mallit toimivat hyvin liikenteen riskiä ennustaessa.
Kun liikenteessä sattuu ja tapahtuu, tämä sovellus ilmoittaa siitä heti – Fintraffic Mobiili auttaa ennakoimaan
Uusi Fintraffic Mobiili -sovellus tuo tienkäyttäjille ja raideliikenteessä matkustaville mobiililaitteisiin reaaliaikaiset liikennetiedot Suomen maanteiltä ja rautatieliikenteestä. Sovellus hyödyntää reaaliaikaista dataa suoraan Fintrafficin liikennekeskuksista. Sijaintiin perustuvat push-ilmoitukset kertovat käyttäjälle välittömästi, kun lähialueen tieliikenteessä tai junaliikenteen suosikkireitillä sattuu jotain poikkeavaa.
