Advertisement

ITS Services Packages as a Tool for Managing Traffic Congestion in Cities

Chapter
Part of the Studies in Systems, Decision and Control book series (SSDC, volume 32)

Abstract

Traffic congestion understood as transportation crowding is an important factor for increasing inconvenience of life and passing through element of transportation infrastructure in urban areas. Measures aimed at mitigating the negative effects of such situations should be taken at different levels of traffic management: strategic, tactical and operational. This requires a close cooperation and coordination between planners, designers and traffic engineers. The article presents strategies for managing congestion in cities using packages of ITS services. It also presents the concept of an integrated approach to this issue in the context of the theory of traffic flow.

Keywords

Traffic Flow Transportation System Transportation Network Traffic Congestion Travel Behavior 
These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.

References

  1. 1.
    Cambridge Systematics Inc (2005) Traffic congestion and reliability. Trends and advanced strategies for congestion mitigation. Final report prepared for FHWAGoogle Scholar
  2. 2.
    Cascetta E (2009) Transportation systems analysis. Models and applications, 2nd edn. Springer optimization and its application, vol 29. New YorkGoogle Scholar
  3. 3.
    Cichocki P, Jabkowski P, Kaczmarek M (2009) Inteligentne systemy sterowania ruchem – perspektywa ekspercka a perspektywa potoczna. Studium zachowań poznańskich kierowców. Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu im. A. Mickiewicza, PoznańGoogle Scholar
  4. 4.
    Dargay JM, Goodwin PB (1999) Traffic congestion in Europe. Introductory report England. OECD reportGoogle Scholar
  5. 5.
    Dybicz T (2014) Doświadczalne wyznaczenie przepustowości przewężenia przekroju jezdni z dwóch pasów do jednego na drodze wielopasowej. Transport Miejski i Regionalny 1/2014, s. 4–7Google Scholar
  6. 6.
    Gaca S, Suchorzewski W, Tracz M (2008) Inżynieria ruchu drogowego. Teoria i praktyka. Wydawnictwa Komunikacji i Łączności. WarszawaGoogle Scholar
  7. 7.
    Grant-Muller S, Laird J (2006) Costs of congestion: literature based review of methodologies and analytical approaches. Scottish Executive Social Research, Institute for Transport Studies, University of LeedsGoogle Scholar
  8. 8.
    Heidemann D (1996) A queueing theory approach to speed-flow-density relationships. In: Proceedings of the 13th international symposium on transportation and traffic theory. Lyon, France, p. 103–118Google Scholar
  9. 9.
    Jacyna M (2009) Modelowanie i ocena systemów transportowych. Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, WarszawaGoogle Scholar
  10. 10.
    Karoń G, Janecki R, Sobota A, Celiński I, Krawiec S, Macioszek E, Pawlicki J, Sierpiński G, Zientara T, Żochowska R (2009) Program inwestycyjny rozwoju trakcji szynowej na lata 2008-2011. Analiza ruchu. Praca naukowo-badawcza NB-67/RT5/2009Google Scholar
  11. 11.
    Karoń G, Wnuk D (2014a) Modelowanie mikrosymulacyjne na potrzeby logistyki miejskiej – wąskie gardło w aglomeracji górnośląskiej. Logistyka 2/2014, s. 2754–2763Google Scholar
  12. 12.
    Karoń G, Wnuk D (2014b) Zastosowanie modelu mikrosymulacyjnego do oceny wariantów poprawy płynności ruchu na odcinku przeplatania – wąskie gardło, Logistyka 6/2014Google Scholar
  13. 13.
    Karoń G, Żochowska R, Sobota A (2011) Dynamiczne zarządzanie ruchem w aglomeracji górnośląskiej z wykorzystaniem ITS. In: Krych A (ed) Nowoczesny transport w obszarach zurbanizowanych. SITKRP, oddział w Poznaniu, s. 373–398Google Scholar
  14. 14.
    Karoń G, Żochowska R, Sobota A (2014) Oczekiwana płynność ruchu w gęstych sieciach zatłoczonych – wąskie gardło sieci transportowej aglomeracji. Logistyka 6/2014Google Scholar
  15. 15.
    Maerivoet S, De Moor B (2008) Traffic flow theory. Katholieke Universiteit Leuven, BelgiumGoogle Scholar
  16. 16.
    OECD Report (2007) Managing urban traffic congestion. European Conference of Ministers of Transport Report, OECD Publishing, ParisGoogle Scholar
  17. 17.
    Osorio C, Bierlaire M (2009) A surrogate model for traffic optimization of congested networks: an analytic queueing network approach. Report TRANSP-OR 090825, Transport and Mobility Laboratory, School of Architecture, Civil and Environmental Engineering, Ecole Polytechnique F´ed´erale de Lausanne, SwitzerlandGoogle Scholar
  18. 18.
    Sobota A, Karoń G (2012) Badanie przepustowości skrzyżowań w warunkach tymczasowej organizacji ruchu. Zeszyty Naukowe Politechniki Śląskiej, TRANSPORT z. 74, s. 105–116, GliwiceGoogle Scholar
  19. 19.
    Szarata A (2010) Modelowanie ruchu tłumionego w ujęciu symulacyjnym. Zeszyty Naukowo-Techniczne SITK RP, oddział w Krakowie. Seria: Materiały konferencyjne, nr 94 (zeszyt 153), Kraków, s. 269–282Google Scholar
  20. 20.
    Szarata A (2013) Modelowanie podróży wzbudzonych oraz tłumionych zmianą stanu infrastruktury transportowej. Wydawnictwo Politechniki Krakowskiej, seria Inżynieria Lądowa, Monografia nr 439, KrakówGoogle Scholar
  21. 21.
    Szołtysek J (2007) Podstawy logistyki miejskiej. Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Katowicach, KatowiceGoogle Scholar
  22. 22.
    Woch J (1998) Kształtowanie płynności ruchu w gęstych sieciach transportowych, Wydawnictwo SzumacherGoogle Scholar
  23. 23.
    Woch J (2005) Aktualna wersja teorii płynności ruchu. Zeszyty Naukowe Politechniki Śląskiej, seria Transport, z.58. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, Gliwice, s. 375–386Google Scholar
  24. 24.
    Vickrey WS (1969) Congestion theory and transport investment. In: Papers and proceedings of the eighty-first annual meeting of the American economic association. The American economic review, vol 59, no 2, pp 251–260Google Scholar
  25. 25.
    Żochowska R (2011) Modele wyboru drogi wykorzystywane w budowie dynamicznych macierzy podróży. Logistyka 4/2011, s.1026–1036Google Scholar
  26. 26.
    Żochowska R (2012) Dynamic approach to the origin-destination matrix estimation in dense street networks. Arch Transport 24(3):389–413Google Scholar
  27. 27.
    Żochowska R (2014a) Improvement of traffic safety in road work zones. Logistyka 4/2014, s. 3459–3467Google Scholar
  28. 28.
    Żochowska R (2014b) Safety in road work zone—practical aspects. Logistyka 4/2014, s. 3469–3478Google Scholar
  29. 29.
    Żochowska R (2014c) Niekonwencjonalne metody wyznaczania rozkładu przestrzennego ruchu, Logistyka 6/2014Google Scholar
  30. 30.
    Żochowska R (2014d) Selected issues in modelling of traffic flows in congested urban networks. The archives of transport, vol 29, Issue 1. Warsaw, pp. 77–89Google Scholar
  31. 31.
    Żochowska R, Karoń G (2012) Przegląd literatury na temat zjawiska kongestii i zakłóceń ruchu w systemie transportowym miasta w aspekcie modelowania podróży. Zeszyty Naukowo-Techniczne SITK RP o/Kraków, Nr 98, Kraków, s. 251–276Google Scholar
  32. 32.
    Żochowska R, Karoń G, Sobota A (2011) Modelowanie procesów decyzyjnych podróżnych w transporcie publicznym. In: Krych A (ed) Nowoczesny transport w obszarach zurbanizowanych. SITKRP, oddział w Poznaniu, 113–144Google Scholar
  33. 33.
    Żochowska R, Karoń G, Sobota A (2013) Podatność na zakłócenia jako miara efektywności sieci drogowej w mieście. In: Krych A, Rychlewski J (eds) Wydajność systemów transportowych. SITKRP, oddział w Poznaniu, s. 401–420Google Scholar
  34. 34.
    Żochowska R, Karoń G, Sobota (2014) Zarządzanie kongestią w sieciach miejskich - wybrane aspekty. Logistyka 6/2014Google Scholar
  35. 35.
    Żochowska R, Sobota A (2014) Fundamentalny diagram ruchu – teoria i praktyka. Logistyka 6/2014Google Scholar

Copyright information

© Springer International Publishing Switzerland 2016

Authors and Affiliations

  1. 1.Faculty of TransportSilesian University of TechnologyGliwicePoland

Personalised recommendations