مدیریت برنامه ریزی حمل و نقل و ترافیک شهری کلانشهرها و بررسی کاربرد هوش مصنوعی در آن

امروزه به منظور بهره گیری از مدیریت سیستماتیک جریان ترافیک درکلان شهرها و فائق آمدن بر مشکلات و عوارض حمل و نقلی و ترافیکی، استفاده از سیستمهای هوشمند حمل و نقل در دستور کار کلانشهرها قرار گرفته است. این سیستمها باعث افزایش کارایی شبکه حمل و نقل و ترافیک گردیده و برای مدیران و شهروندان (گردانندگان و کاربران شبکه حمل و نقل) مفید می باشد. در دهه های اخیر، افزایش جمعیت، توسعه سریع شهری و رشد بی رویه خودروها منجر به بروز مشکلات جدی در زمینه ترافیک و حمل ونقل شهری در کلانشهرها شده است. اصفهان، به عنوان یکی از بزرگترین و پرترافیک ترین شهرهای ایران، با مشکلات متعدد در زمینه مدیریت ترافیک روبه رو است. در این راستا، استفاده از هوش مصنوعی به عنوان ابزاری نوین برای بهینه سازی فرآیندهای حمل ونقل شهری و کاهش معضلات ترافیکی اهمیت فراوانی یافته است. این پژوهش به منظور بررسی نقش و کاربرد هوش مصنوعی در برنامه ریزی حمل ونقل و ترافیک شهری اصفهان انجام شد.در ابتدا، با استفاده از مدل های یادگیری ماشین و الگوریتم های پیشرفته، داده های ترافیکی شهر اصفهان شامل حجم ترافیک، زمان های تاخیر و الگوهای ترافیکی جمع آوری و تحلیل شد. بر اساس نتایج این تحقیق، مصرف سوخت در ساعات اوج ترافیک حدود ۱۳٪ کاهش یافت و به طور همزمان، کیفیت هوای شهری بهبود یافت. شناسایی الگوهای ترافیکی ناهنجار، به ویژه در شرایط بحرانی مانند بارندگی یا رویدادهای خاص، از دیگر دستاوردهای این پژوهش بود که موجب افزایش توانایی مدیریت بحران در شهر اصفهان شد. نتایج این پژوهش به روشنی نشان داد که هوش مصنوعی با بهبود پیش بینی حجم ترافیک و کاهش زمان تاخیر در معابر کلانشهر اصفهان می تواند به عنوان ابزاری حیاتی در توسعه زیرساخت های حمل ونقل هوشمند ایفای نقش کند. تحلیل داده های ترافیکی در شرایط واقعی، به خصوص در نقاط پرترافیک اصفهان، نشان داد که کاربرد الگوریتم های یادگیری ماشین نه تنها باعث کاهش ازدحام شهری می شود، بلکه منجر به بهبود کیفیت هوای شهری و ارتقای سلامت عمومی نیز خواهد شد.

کلیدواژه ها:

سیاست های تمرکززدایی ، توسعه سیاسی ، استان های مرزی ، مشارکت سیاسی ، نهادهای مدنی.