Yol tıkanıklığı
Yol Yönetimi Analizleri'nin seyahat süresi ve hız okuma ile ilgili veri modelleri, farklı bilgi kaynakları birleştirilerek oluşturulur:
Toplanmış harita verileri: En önemli kaynak, Google Haritalar'dan alınan toplanmış ve anonimleştirilmiş verilerdir. Bu veriler, Google Haritalar'ın dünya genelindeki yollarda araçların gerçek zamanlı hızını hesaplamasına olanak tanır.
Geçmiş trafik verileri: Toplanan kullanıcı verileri zaman içinde geçmiş trafik kalıplarını oluşturmak için kullanılır. Bu kalıplar, sistemin belirli bir yolun belirli bir zamanda ve haftanın belirli bir gününde "normal" trafiğini anlamasına yardımcı olur.
Ek veriler: Geçmiş veriler, yerel Ulaştırma Daireleri gibi iş ortaklarından alınan üçüncü taraf bilgileri ve Haritalar kullanıcılarının kaza veya yol çalışması gibi olayları bildirdiği anlık kullanıcı geri bildirimleri de dahil olmak üzere diğer verilerle birleştirilir.
Yapay zeka, mevcut koşulları anlık verilerle anlamak ve geçmiş verilerle temel tahminler sunmak için bu bilgi kaynaklarını birleştirir. Bu birleştirme, rotaların nasıl tahmin edildiği açısından önemlidir. Örneğin:
- Kısa rotalar büyük ölçüde mevcut ve anlık bilgilere bağlıdır.
- Daha uzun rotalarda gelişmiş yapay zeka modellemesi kullanılır. Bu modellemede, yakındaki segmentler anlık veriler kullanılarak tahmin edilirken daha uzaktaki segmentlerde geçmişteki kalıplar daha fazla kullanılır.
- Gerçek zamanlı sinyallerin sınırlı olduğu yollarda, yavaşlamaları tahmin etmek için geçmiş veriler daha fazla kullanılır.
BigQuery tabloları
Seyahat süresi ve hız için biriktirilen verileri sorgulamak üzere BigQuery'deki historical_travel_time tablosuna bakın.