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Parents-4-Pot ajuda as famílias com problemas relacionados à cannabis através da educação, ação direta e suporte organizacional. A Evolab criou a primeira série mundial de tecnologias de extração farmacêutica específica de cannabis. Produzimos óleos excepcionalmente puros, sem o uso de agentes de corte. Nossa tecnologia proprietária é projetada para preservar os compostos de toda a planta, porque sabemos que é preciso todos os elementos da cannabis para tornar o THC ótimo. O Projeto de Política de Marijuana foi fundado em 1995 em Washington, DC. Os fundadores eram membros da NORML, mas sentiram que a organização deveria ser mais pró-ativa. Por sua vez, eles romperam e começaram o MPP. No momento desde a sua criação, o Projeto de Política de Marijuana ganhou apoio de várias partes influentes e seu conselho consultivo inclui celebridades como Jack Black, Bill Maher, Adrienne Curry e Jesse Ventura. Eles contribuíram para uma série de mudanças na política de cannabis a nível estadual e tem como objetivo ter o mesmo efeito em escala nacional. Eventos de cannabis em destaque Veja todos os eventos A 13ª Copa Esmeralda Anual será realizada no dia 10 de dezembro, no 11º, no Sonoma County Fairgrounds, Santa Rosa, CA. O festival incluirá música, concursos expandidos de cannabis, palestrantes, vendedores, arte e muito mais. A Conferência Internacional de Negócios de Cannabis 2017 (ICBC) organizará um evento em Berlim, Alemanha, de 11 a 12 de abril. A Alemanha é o motor econômico mais poderoso da União Européia e pode ajudar a liderar o mercado mundial de cannabis. O país está empurrando para frente com maconha medicinal, e empresas privadas em breve estarão cultivando cannabis que será fornecido aos pacientes através de farmácias. Alguns Estados federais, como Berlim, Bremen ou Hamburgo, também estão considerando implementar modelos recreativos em uma data posterior. Como a capital de facto da Europa e uma das cidades mais progressistas do planeta, Berlim Hellip. A Feira INDO EXPO vai sediar o próximo evento de 28 a 29 de janeiro de 2017 no Denver Mart, em Denver, CO. The Indo Expo Looks da feira para auxiliar na construção de relacionamentos entre produtores, fabricantes, atacadistas, varejistas e público. Este show proporcionará um ambiente comercial seguro, bem como um fórum para a construção de relações comerciais e a troca de idéias e informações. Além disso, a Indo Expo apoiará o crescimento da indústria, tanto local quanto nacionalmente, reunindo profissionais da indústria de todo o país. Profissionais da Indústria Ver todas as profissionaisCanada8217s Indústria de Marijuana Médica: Um Top Down Look Editores Nota: A indústria de maconha medicinal do Canadá8217s está passando por uma mudança do mar. Não é necessário procurar mais do que os mercados públicos para a evidência de que o país introduziu o jogo de maconha pela primeira vez, Tweed Marijuana, recentemente começou a negociar e possui um limite de mercado de mais de 100 milhões. Novos regulamentos alteraram a paisagem no lado da oferta e tratarão a maconha mais como uma medicação. Isso efetivamente alterará a indústria para sempre. As mudanças criarão um novo espaço que não está sem riscos, mas resultará em muitas empresas de alta margem em um setor que deve apresentar um forte crescimento de dois dígitos nos próximos anos. M Partners agradou-nos agradecer a compartilhar um relatório com você do analista Daniel Pearlstein que representa o que sentimos é o olhar mais abrangente e abrangente sobre o setor emergente. INDÚSTRIA DA INDÚSTRIA: MARIJUANA MÉDICA A Reforma Regulatória do Canadá traz nova oportunidade - Mudanças regulatórias na indústria de maconha medicinal (MMJ) no Canadá mudaram a paisagem da cadeia de suprimentos - O sistema antigo permitiu a autoprodução de MMJ que causou preocupações de regulamentação, segurança e tráfico. Para o Canadá - O novo sistema licita um pequeno número de produtores comerciais para crescer, produzir, distribuir e vender. Uma indústria altamente regulamentada deve lidar de forma mais eficaz com o crescimento esperado da demanda de uma população de pacientes cada vez maior. Há aproximadamente 40 mil pacientes qualificados em O Canadá hoje, este número deverá crescer para mais de 450.000 em 10 anos (fonte: Saúde do Canadá) - Somente 13 de pacientes qualificados usaram (antes) um e apenas o produtor contratado da Health Canada, os restantes 87 agora precisarão engajar produtores recém-licenciados começando 1 de abril de 2017 (fonte: Saúde Canadá) - Os licenciados licenciados têm uma vantagem inicial para captura de clientes e bloqueio em um S eles aumentam o reconhecimento de sua marca LEILÃO DA HISTÓRIA RÁPIDA Os pacientes qualificados no Canadá foram primeiro concedidos a autoridade para possuir maconha para fins médicos em 1999 no âmbito do Programa de Acesso Médico da Marijuana (MMAP). Devido a problemas encontrados por aqueles que precisavam de MMJ, particularmente a falta de fontes legais, o Regulamento de Acesso Médico da Marijuana (MMAR) foi estabelecido em 2001 para permitir que pacientes qualificados possuíssem MMJ com o apoio de um médico. Outras alterações foram feitas ao MMAR nos próximos dez anos para alterar o esquema de fornecimento e distribuição, incluindo aqueles que visavam proporcionar acesso razoável ao fornecimento legal, racionalizar os requisitos e aplicações regulamentares e aumentar o número de licenças que um produtor pode possuir. O cannabis ainda não é um medicamento ou medicamento aprovado no Canadá. A posse e o uso permanecem ilegais, a menos que seja autorizado sob regulamentos com o apoio de um profissional de saúde para o alívio da dor e outras indicações. SISTEMA VELHO: REGRAS DE ACESSO MÉDICO DE MARIJUANA (MMAR) Havia três maneiras de acessar maconha medicinal sob o sistema antigo: 1) Produza o seu próprio sob uma Licença de Produção de Uso Pessoal (PUPL) 64 de pacientes qualificados 2) Designe um produtor sob um Designado Licença de Produção de Pessoa (DPPL) 16 de pacientes qualificados 3) Compra de Saúde do Canadá através de uma empresa privada contratada 13 de pacientes qualificados De acordo com a Health Canada, 93 dos pacientes adquiriram MMJ por qualquer um desses três métodos, com os restantes 7 pacientes adquirindo de alguma forma outro. Notavelmente, apenas 13 dos pacientes adquiriram MMJ através da Health Canada. As preocupações com a saúde pública, segurança e segurança foram levantadas desde a grande maioria dos pacientes qualificados produziram maconha sob PUPLs e DPPLs dentro de residências particulares. O abuso das licenças alocadas, a exposição a produtos químicos e riscos elétricos, e obviamente, o desvio foi todas as preocupações levantadas pela Health Canada, municípios e primeiros socorristas, como policiais e funcionários de bombeiros. As queixas também foram criadas pelos pacientes quanto ao número limitado de cepas oferecidas e aos tempos de processamento de aplicativos longos. Este artigo é trazido a você pela Chlormet Technologies (CSE: PUF). A Chlormet Technologies é uma empresa de tecnologia com uma instalação de produção de maconha medicinal de 100 propriedades (sem licença) com um pedido de MMPR pendente localizado em Ontário, bem como participações imobiliárias no estado de Washington. A empresa viu a VapeTronix, Inc. uma empresa de tecnologia de cigarro eletrônico com várias linhas de produtos sob a marca 1313, incluindo 1313 marcas de cigarros eletrônicos descartáveis, suco premium e sua tecnologia de rastreamento de maconha medicinal chamada WeedBeacon. Clique aqui para saber mais. A combinação das preocupações acima e os crescentes custos de administração incorridos pela Health Canada influenciaram o órgão regulador para encontrar uma nova solução. O MMAR foi revogado em 31 de março de 2017 para dar lugar ao novo sistema regulatório, todas as autorizações e licenças emitidas no âmbito do MMAR não seriam mais válidas e todas as plantas e sementes usadas para produção seriam destruídas. O NOVO SISTEMA: REGRAS DE MARÍJUANA PARA FINS MÉDICOS (MMPR) O MMPR visa tratar a maconha como um medicamento possível criando um esquema de licenciamento para a produção comercial e distribuição de maconha para fins médicos. O MMPR descreve políticas rigorosas e padronizadas para o crescimento, fabricação, segurança, segurança, manutenção de registros (por pelo menos dois anos), embalagem, rotulagem e envio MMJ. Os novos regulamentos fornecem: 8211 Para produtores licenciados, uma diretriz estruturada e regulamentada 8211 Para pacientes qualificados, maior escolha de cepas de maconha e fornecedores 8211 Para Saúde Canada, papel reduzido e custos de administração de MMJ - Para produtores pessoais e aplicação da lei, problemas de segurança reduzidos Um paciente que obtém o apoio de seus profissionais de saúde por meio de um documento médico sob o novo sistema só pode obter o suprimento de maconha seca de um produtor licenciado Transitioning to the New System, Health Canada. O processo da perspectiva do paciente (simplificado): 8211 O paciente recebe o consentimento de um profissional de saúde sob a forma de um documento médico 8211 O paciente registra-se com um produtor licenciado e fornece documentação médica e informações de frete 8211 Os documentos médicos são verificados pelo Produtor licenciado e confirmação é enviada ao paciente 8211 O paciente pode então pedir MMJ do produtor licenciado dentro de um período de 30 dias até o menor de 150 gramas ou 30 vezes a quantidade diária de MMJ 8211 prescrito. O paciente pode obter MMJ de mais Do que apenas uma fonte por vez, se o seu profissional de saúde conceder vários documentos médicos (por exemplo, um documento para 15 gramas de um produtor ou três documentos para 5 gramas de três produtores diferentes) No âmbito do MMPR, o profissional de saúde não está apenas autorizado a fornecer o Documento médico, mas também para vender, fornecer ou administrar MMJ. O profissional de saúde deve especificar o período de uso e a validade do documento médico. Os médicos praticantes podem demonstrar resistência a manter grandes quantidades de MMJ em seus escritórios, mas enfermeiros que prestam cuidados e visitas a múltiplos pacientes podem estar mais inclinados à administração. CANNABIS, TETRAHYDROCANNABINOL (THC) E CANNABIDIOL (CBD) A planta de cannabis, também conhecida como cannabis sativa, contém mais de 80 canabinoides, um grupo de compostos químicos que inclui delta9-tetrahidrocannabinol (THC) e cannabidiol (CBD). A pesquisa mostrou que THC e CBD influenciam diferentes regiões do sistema nervoso central e têm diferentes efeitos sobre os usuários de cannabis Borgwardt, Biol Psychiatry, 2008. A maioria dos efeitos psicoativos associados ao uso de cannabis são causados ​​pelo THC, enquanto o CBD foi mostrado Para ter efeitos anti-ansiedade, anti-náuseas, anti-inflamatórios e antipsicóticos Bergamaschi, Curr Drug Saf. 2017 Niesink, Front Psychiatry, 2017. O consumo de cannabis geralmente leva a efeitos adversos, tais como aumentos e flutuações na freqüência cardíaca e pressão arterial, euforia, ansiedade e comprometimento da cognição e da memória. O cannabis também contém uma série semelhante de compostos prejudiciais e cancerígenos em comparação com a fumaça do cigarro, alguns dos quais estão presentes, mesmo em concentrações mais elevadas. Leung, J Am Board Fam Med, 2017. MMJ É USADO EM UMA GRANDE VARIEDADE DE DOENÇAS MMJ é usado e tem sido Testado em uma variedade de indicações. Na busca de ensaios clínicos iniciados nos últimos dez anos, encontramos mais de 300 ensaios registrados individualmente, utilizando a cannabis, THC ou CBD como a intervenção. Excluindo o vício, a indicação que representou a maioria (42) dos ensaios, descobrimos que o MMJ foi testado em uma ampla gama de indicações para ajudar os pacientes a lidar com a dor não só da própria doença, mas também para o alívio de fortes e às vezes Medicação tóxica, como a quimioterapia. Distúrbios neurológicos, saúde mental, problemas musculares e nas costas e inflamação (como distúrbios gastrointestinais) foram mais prevalentes nesta lista. ALGUNS PRODUTOS NO MERCADO O uso de cannabis, THC ou CBD em medicina não é completamente novo e há um punhado de drogas atualmente no mercado que os contêm. GW Pharmaceuticals (NASDAQ: GWPH NR) Sativex é usado para o tratamento da espasticidade devido à esclerose múltipla e também está em desenvolvimento para tratar a dor do câncer e a dor neuropática. Valeant Pharmaceuticals (VRX: NASDAQ NR) Nabilone Cesamet também é usado para náuseas e vômitos em pacientes submetidos a tratamento contra câncer. A subsidiária Abbott (NYSE: ABT NR), a Solvay Pharmaceuticals Dronabinol Marinol é utilizada para náuseas e vômitos para pacientes submetidos a tratamento de câncer e dor neuropática em pacientes com esclerose múltipla. PRODUTOS LICENCIADOS SÃO JÁ NA PRODUÇÃO A Health Canada emitiu 14 licenças para produtores comerciais na data publicada deste relatório. Seis estão localizados na Colúmbia Britânica, cinco estão localizados em Ontário e um em Manitoba, Nova Brunswick e Saskatchewan. Espera-se que as empresas no espaço tenham margens elevadas, pois os preços parecem inicialmente estar entre 5-10 por grama, enquanto o CPV poderia ser apenas 1-2 por grama. A maior parte das despesas é provável para despesas de capital, produção, vendas e marketing e segurança. As empresas atraentes serão aquelas que podem mostrar a capacidade de fabricar, entregar e escalar rapidamente. Os produtores deveriam ter experimentado especialistas em cultivo e horticultura, controle cuidadoso de qualidade e medidas de segurança, e meticulosos procedimentos de manutenção de registros. Em 2002, havia menos de 500 indivíduos no Canadá autorizados a possuir MMJ até 2017, esse número aumentou para quase 22 mil. A Health Canada estima que atualmente há 40.000 pacientes qualificados no Canadá e que a população de pacientes deverá crescer para 450.000 nos próximos dez anos (27.4 CAGR), que com base nas taxas atuais de crescimento da população geral representaria mais de 1 da população canadense em 2024 . Os impulsionadores do crescimento em relação à reforma regulatória incluem a crescente população idosa, o paradigma em mudança quanto ao uso de MMJ para alívio da dor e outras indicações, e participação de profissionais de saúde. Os preços de acordo com o regulamento antigo variaram de 2-5 por grama, enquanto que sob o MMPR Health Canada assume que produtores licenciados podem cobrar 7-10 por grama. Deve-se notar que a Health Canada não tem influência sobre o preço estabelecido por produtores licenciados. Pesquisa na Holanda Hazekamp, ​​Eur. J. Clin. Pharmacol. 2017 rastreou mais de 5.000 pacientes qualificados usando MMJ de 2003 a 2018 e descobriu que a quantidade diária média de MMJ utilizada foi de 0,68 gramas por dia (intervalo: 0,65 0,82 gramas por dia). A Health Canada também cita dados do programa de marihuana médica de Israel que a média diária utilizada pelos pacientes era de aproximadamente 1,5 gramas por dia em 2017-2017. Nós projetamos a receita total da indústria de MMJ no Canadá em 10 anos para ser mais de 1,2 bilhão em estimativas de 1,0 grama por paciente por dia e um preço de 7,50 por grama. A Figura 4 mostra as sensibilidades para o nosso cálculo de que um aumento de 0,5 gramas por paciente por dia no mesmo preço de 7,50 aumenta 2024 receitas projetadas em 50, ou 616 milhões, para um total de 1,8 bilhões e que um aumento de 0,50 no preço no mesmo 1,0 Grama por paciente por dia aumenta 2024 receitas projetadas em 6,5, ou 82 milhões, para um total de 1,3 bilhão. As projeções de Saúde Canadas no MMPR usam um preço inicial de 7,60 por grama que aumenta nos próximos dez anos (nós assumimos um preço médio constante de 7,50). RISCOS E OBJECÇÕES O mercado MMJ é relativamente novo e praticamente não comprovado. A taxa de adoção de MMJ comercial por pacientes qualificados é difícil de determinar, mas uma parcela (aproximadamente 13) da população de pacientes qualificados já está condicionada ao uso do serviço contratado pelo governo sob o antigo sistema. Além disso, a conveniência de uma ampla seleção de cepas MMJ entregues diretamente aos pacientes em uma embalagem discreta e oculta deve ser atraente. Os profissionais de saúde são os principais interessados, pois estarão assinando e fornecendo a documentação médica necessária para que os pacientes se inscrevam com produtores comerciais. O regulamento no âmbito do MMPR não deve ser muito diferente para os profissionais de saúde já familiarizados com o processo no âmbito do antigo MMAR. Os produtores licenciados devem ser responsabilizados pela qualidade do produto fornecido, uma vez que o MMPR descreve regras rígidas para avaliação e controle de qualidade, limpeza, fabricação e uso de pesticidas. A segurança e o desvio para o mercado negro continuam sendo uma preocupação, mas o MMPR descreve regras rígidas para a segregação de deveres e autorizações de segurança, verificações de antecedentes para funcionários e funcionários, rastreamento de produtos dentro e fora das instalações e vigilância de câmera. A nível político, o juiz federal Michael Manson concedeu, em 21 de março de 2017, uma liminar de um grupo de pacientes MMJ que pediram para preservar o status quo até que um desafio constitucional do novo sistema possa ser ouvido. O advogado dos pacientes argumentou que o novo sistema está forçando-os a escolher entre a liberdade, que eles poderiam perder se continuarem a crescer os seus, e sua saúde, o que poderia se deteriorar se eles não puderem pagar suas doses regulares sob o novo sistema. Uma mudança no governo majoritário também poderia influenciar a direção do programa se os liberais tomassem o controle sobre os conservadores. Embora o risco de o MMPR ser revogado desta liminar ainda permanece, a Health Canada continua a emitir licenças para produtores comerciais. Sob um cenário onde o sistema antigo, MMAR, volta a vigorar e onde indivíduos com PUPLs e DPPLs podem crescer pessoalmente, nós imaginamos que os produtores licenciados ainda podem ser bem-sucedidos. Uma minoria de pacientes usou o serviço contratado pelo governo sob o antigo sistema, mas queixou-se de questões levantadas anteriormente neste relatório, como um pequeno número de cepas de MMJ para escolher e um processo de inscrição pesado. Os produtores licenciados sob qualquer dos cenários ainda estarão fortemente regulamentados pela Health Canada. Os produtores licenciados ainda devem ser capazes de capturar uma parcela do atual segmento PUPL e DPPL com base na sua capacidade de oferecer aos pacientes diversos tipos de produtos a preços competitivos com um serviço discreto de direita para sua porta que evita que os pacientes passem pelo esforço De crescer ou comprar por meio de fontes ilícitas. A corrida para licenças está ativada. Produtores com potencial comercial enviaram pedidos para a Health Canada há meses e agora as empresas grandes e pequenas estão mudando o foco estratégico para um dia ser o lar de um MMJ grow-op. Produtores licenciados estão correndo para capturar pacientes enquanto acreditamos que apenas quatro dos treze são realmente enviados. A Health Canada pretendia que a MMJ se tornasse mais como uma medicação criando um esquema de licenciamento à medida que a maconha se torna mais uma mercadoria, as oportunidades para capturar lucros incrementais surgirão. Nossa estimativa de mercado acima não considerou a expansão da indústria com outras formas de MMJ, incluindo, mas não limitado a, comestíveis, consumíveis, cremes, óleos, extratos e derivados que não contabilizamos. Também não consideramos o impacto de uma descriminalização, ou mesmo uma legalização, da maconha, uma situação em que os produtores licenciados com êxito teriam uma vantagem muito maior, tendo já estabelecido vendas comerciais (esperadas). A reforma regulatória do Regulamento da Marijuana para fins médicos (MMPR) começou em 1 de abril de 2017 e todas as autorizações e licenças emitidas ao abrigo do MMAR não são mais válidas, mas a injunção continua a ser uma subida. Espera-se que o número de pacientes qualificados no Canadá cresça dez vezes nos próximos dez anos e apenas os produtores licenciados podem distribuir a essa população de pacientes. A Health Canada emitiu 14 licenças até o momento e poderia emitir mais cedo. O factor X para as empresas até agora licenciadas pela Health Canada é a economia 8211, as empresas escolhidas devem ser capazes de crescer, vender e escalar rapidamente o negócio. Lembre-se de uma motivação de implementação do MMPR é consolidar a cadeia de suprimentos e reduzir o ônus administrativo da execução do programa à medida que a população de pacientes qualificados cresce. Mesmo que não haja limite para o número de licenças que serão concedidas, a Health Canada é mais provável que deseje um número menor de produtores de capacidade maior que se opõem a muitos pequenos produtores, de modo que os primeiros motores têm uma forte vantagem. Os investidores seriam sábios para identificar negócios licenciados legítimos ao procurar jogar este espaço. Divulgação As informações aqui contidas foram obtidas de fontes que acreditamos serem confiáveis, mas não são garantidas por nós e podem estar incompletas. As opiniões expressas são baseadas em nossa análise e interpretação desses detalhes e não devem ser interpretadas como uma solicitação ou oferta para comprar ou vender os valores mencionados aqui. Os códigos de divulgação são utilizados de acordo com a Política 3400 do IIROC. Descrição dos possíveis códigos de divulgação Os parceiros da M ou suas afiliadas não possuem coletivamente uma ou mais ações de qualquer classe de ações de qualquer das empresas que são objeto do relatório de pesquisa. O analista ou qualquer associado do analista responsável pelo relatório ou comentário público não detém ações de nenhuma das empresas. M Partners ou um diretor ou funcionário da M Partners ou qualquer analista não forneceu serviços a nenhuma das empresas por remuneração além dos serviços normais de consultoria de investimento ou de execução comercial nos 12 meses anteriores (pode solicitar compensação por serviços bancários de investimento de qualquer um dos As empresas aqui dentro nos próximos 3 meses). O diretor, diretor, funcionário ou analista de pesquisa não é um oficial, diretor ou funcionário de nenhuma das empresas, ou serve em assessoria a qualquer uma das empresas. O analista não viu as operações materiais de nenhuma das empresas. Nós definimos operações materiais como uma sede corporativa de emissores e sua principal instalação de produção ou uma instalação de satélite que é representativa das operações da empresa. M Partners forneceu serviços bancários de investimento para o The Peace Naturals Project Inc. durante os 12 meses anteriores à publicação do relatório de pesquisa. 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M Partners compensa seus analistas de pesquisa de várias fontes e os analistas de pesquisa podem ou não receber uma remuneração com base na receita do banco de investimento da M Partners. Postagens relacionadas com cartazes de Cantech Como resultado de litigios e incertezas em curso decorrentes de decisões judiciais, a Health Canada tratará as seguintes Autorizações para Possess, Licenças de Produção de Uso Pessoal e Licenças de Produção de Pessoa Designada que se estendem para além de 31 de março de 2017 até uma decisão em Allard é processado. De acordo com a injunção provisória do Tribunal Federal, os seguintes critérios devem ser cumpridos: os indivíduos devem ter possuído autorizações válidas para possuir sob o MMAR em 21 de março de 2017. Os indivíduos devem ter possuído uma Licença de Produção de Uso Pessoal válida ou Licença de Produção de Pessoa Designada Sob o MMAR em ou 30 de setembro de 2017, onde também há um ATP válido associado a partir de 21 de março de 2017. Indivíduos com necessidade médica que não se enquadram no escopo deste pedido judicial e que tenham o apoio de Um profissional de saúde licenciado pode se registrar com um produtor licenciado sob o MMPR. Veja abaixo informações sobre como acessar maconha para fins médicos de um produtor licenciado. Como você sabe que existem 22 problemas, lmao. O resto do mundo está no escuro8230 você deve ser o único no HC que emite as licenças lol. Assaltos burros Alguns vendedores de Wall Street apostam em obstáculos de troca de ervas daninhas para a expansão da troca de maconha das Américas A maconha legal é um negócio de 5 bilhões nos EUA e Steve Janjic descobriu que o hex2019d conseguiu um pedaço dele. Com uma troca de commodities. Para um produto que pode ser transportado através de linhas de estado. Não se preocupe. X201CItx2019s nunca é fácil para pioneirar em uma indústria, x201D diz que Janjic, um ex-executivo da bolsa estrangeira na Tullett Prebon LLC, colocou 1 milhão na Amercanex Corp., uma plataforma eletrônica de comércio de cannabis que lida com vendas de cerca de 100 a 150 quilos de ervas daninhas por semana. Thatx2019s não é exatamente um blockbuster em um país com cerca de 20 milhões de consumidores de maconha. No entanto, pode não ser muito ruim, no caso de um intercâmbio jovem para uma substância psicoativa que se transforme em legítimo ou legítimo, considerando que isso é ilegal de acordo com a lei federal. Janjic e outros veteranos de Wall Street apoiam a Amercanex na visão muito longa. Enquanto apenas quatro estados e o Distrito de Columbia sancionaram pote para uso recreativo, Nevada pode se juntar a eles após uma votação de novembro. Em 23 estados, a droga é permitida para fins medicinais. Pesquisas mostram que a maioria dos americanos acredita que deve ser tão lícito quanto a cerveja, dando grandes esperanças à Amercanex. X201CI vê isso como um Nymex precoce, x201DxA0says Richard Schaeffer, um ex-presidente da New York Mercantile Exchange. O x201CI procura isso para se tornar um mecanismo de correspondência muito substancial, juntando compradores e vendedores. X201D Schaeffer, 63, é presidente da Amercanexx2019s, e Janjic, 49, é diretor executivo e co-fundador. Outros do mundo financeiro envolvidos incluíram o comerciante Timothy Petrone, um membro da Nymex e o Chicago Board of Trade, o membro do conselho de xA0former Nymex, David Greenberg e James McNally, que eram membros da Nymex, da Commodities Exchange e da Hong Kong Futures Exchange. Para o registro, nenhum é um usuário de cannabis, o que provavelmente não está aqui nem lá. Mesmo os intolerantes ao glúten podem ficar ricos em futuros de trigo. Mas há dinheiro sério para se fazer comercializar as flores e as folhas da planta de cannabis Amercanex isnx2019t sozinho apostando haverá algum dia. Sohum Shah, de 26 anos de idade, com uma licenciatura da Universidade do Arizona, iniciou o Cannabis Commodities Exchange três meses antes de Amercanex sair do chão. A CCE opera apenas no Colorado, que em 2017 tornou-se o primeiro estado a votar para tornar legal o legado de recreio. Amercanex está no Colorado e na Califórnia, o primeiro a usar ervas medicinais para uso medicinal, e Janjic diz que existem planos de expansão. Limitação do mesmo estado Os obstáculos são consideráveis. Para que uma troca funcione plenamente, uma mercadoria deve ter especificações padronizadas e alguma supervisão regulatória, como fazem os produtos do milho para os metais, para que todos possam ter certeza de exatamente o que eles estão comprando e vendendo, diz Dale Rosenthal, que ensina financiamento na Universidade De Illinois em Chicago. Weed vem em uma ampla gama de qualidade e potência e preço. Embora existam contratos de futuros que troquem em uma troca, há pelo menos um indicador nacional do mercado, o U. S. Cannabis Spot Index compilado pela Cannabis Benchmarks. Uma divisão da New Leaf Data Services LLC. Os compradores da Amercanex conhecem a qualidade do que eles estão comprando porque a troca envia o que vendem em sua plataforma para um laboratório para avaliação e compartilha os resultados, diz Janjic. Mas aqui é o problema: compradores e vendedores têm que estar no mesmo estado. O governo dos EUA regula o comércio interestadual e vende ou possui maconha são crimes federais. Então, é enviá-lo através das fronteiras - e a Amercanex é uma troca por negociações manuais de compras físicas, não apenas contratos de futuros ou opções de papel. Agora, a lei federal é o risco x201C neste jogo, diz x201D Janjic. X2018Really Funx2019 No Colorado, os fornecedores foram necessários até janeiro de 2017 para cultivar o que venderam, e a maioria ainda faz. X201C A única maneira que eu acho que você realmente pode ser bem sucedida é crescer a sua, x201D diz que Bruce Nassau, CEO da Tru Cannabis. Que tem cinco lojas. X201CIf youx2019re compra de um atacadista, youx2019re screwed. x201D Em Oregon e no Alasca. Os comerciantes podem usar suas próprias matérias-primas, mas Washington legalizou em 2017 uma lei que proibia os varejistas de fazê-lo. Em um sistema como esse, as trocas se tornam mais úteis, x201D diz que Adam Orens, o parceiro fundador do Marijuana Policy Group. A Amercanex começou em julho de 2017 com 20 mil lugares, embora tenha se aposentado em cerca de 8 mil. Os assentos começaram a vender para 2.500 cada um e agora estão indo para 10.000, Janjic diz que 7.000 são ainda estão sendo agarrados. A Dixie Brands Inc., uma fabricante de produtos infusados ​​com tetrahidrocannabinol à base de Denver, comprou um assento no ano passado e possui participação acionária. A Amercanex ajudará a distribuir seus produtos de forma mais eficiente, diz xA0CEO Tripp Keber. X201CYoux2019re começando a ver alguns outros jogadores entrarem no mercado, o que acho que é um forte endosso. x201D Para o McNally, whox2019s no conselho consultivo de três membros e possui um assento, fazer parte de um setor novo é emocionante. X201CIt me lembra quando eu comecei, x201D ele diz, lembrando seus dias como um comerciante de opções de índice de Hang Seng em Hong Kong no x201990s. X201CItx2019s realmente divertido. x201D No ano passado, as vendas legais de ervas daninhas subiram 17% para 5,4 bilhões, de acordo com um relatório da ArcView Market Research e New Frontier, e se todos os estados legitimaram a maconha, a soma poderia ter sido de 36,8 bilhões. A Califórnia, o estado mais populoso, pode começar a aumentar os números em breve. Campanhas estão coletando assinaturas para as medidas de voto de novembro. X201CCalifornia é muito importante, diz x201D Janjic. X201CItx2019s formando-se para ser o maior mercado do mundo. x201D Assista a seguir: Crescimentos da receita do imposto sobre a maconha em Washington

Onda média móvel

Olá, depois de tentar discutir isso no fórum nacional sem sucesso, estou tentando uma sorte em uma comunidade mais ampla. Estou experimentando com uma transformada wavelet em MATLAB por causa de seus propósitos bem conhecidos - análise multi-revolucionária, remoção de recursos, extração de recursos, pré-processamento de sinal para NNs, etc. Estou considerando usá-lo como base para melhorar os indicadores básicos - redução de ruído, substituição De MAs, etc. Os resultados usando dados históricos são muito bons, mas a principal questão que enfrento são os efeitos de borda (artefatos de fronteira). Isso diminui significativamente o desempenho do WT usando dados em tempo real (amostras xxx passadas por janelas). Pergunto-me se alguns de vocês estão usando indicadores baseados em WT comercialmente disponíveis (TS Research Group, Pilgrimm), qual a sua experiência, eles também sofrem de artefatos de fronteira. Apenas para ser mais preciso, o método que estou tentando é redundante (não-dependente) , Mudança de transformação invariante. Eu tentei várias caixas de ferramentas - caixa de ferramentas wavelet matlab, Wavelab802 (donoho e co.), Pieflab, ainda sem muito sucesso no desempenho em tempo real. Thx para as respostas Estou feliz em conhecer uma pessoa com os mesmos interesses :) Eu comecei a jogar com wavelets também, mas eu não me incomodava com comercial soft - procedeu diretamente ao Matlab :) Eu não consegui processar em tempo real, apenas expirando offline. Que tipo de problemas e em que casos você expiria Estou trabalhando com a DWT (as rotinas de cadência de cadência), eles parecem estar funcionando muito rápido. Afinal, se você conseguir trabalhar com o modelo, sempre é possível codificar em C :) há muitas bibliotecas opensource em todos os casos. Por sinal, ficaria feliz se discutimos aqui alguns aspectos da aplicação de wavelets à análise de mercado. Eu tenho as seguintes perguntas: 1. A aproximação Wavelet do nível Nth parece ser uma substituição perfeita para o MA. Não tem um atraso e segue melhor a tendência. Mas o que acontece com os efeitos colaterais Como lidar com isso Qual é o melhor método de preenchimento Talvez seja permitido algum subsídio (algum atraso artificial) para eliminar o efeito colateral 2. Qual o wavelet adequado para análise de dados de preços Atualmente, estou usando Wavelet Meyer para suavizar o gráfico. Na imagem abaixo - a linha vermelha é a aproximação do 5º nível - a linha verde é a aproximação do 3º nível. Seria interessante saber como você usa ondas. -. ) É bom ver alguém lutando com isso também. Bem, não apenas para ver a luta, mas as possíveis soluções, no entanto, eu estive fora desse trabalho por algum tempo, então estou escrevendo para responder o mais rápido possível para manter esse tópico e precisaria de algum tempo para entrar nessas coisas novamente, Mas eu ainda acho que vale a pena. Como você observou também, o maior problema é os efeitos de limites. Bem, acho que o preenchimento simples não seria suficiente para obter resultados razoáveis. Ainda tenho alguns documentos científicos que colocam alguns deles e se eu me lembro corretamente, algumas palavras-chave para isso foram: extrapolação - isso pode ser facilmente testado em matlab (não muito bons resultados) construção de wavelets de fronteira - para ser sincero, ainda estou um pouco confuso com Essas ferramentas de abordagem. Você está usando apenas a caixa de ferramentas de wavelet matlab padrão encontrada na caixa de ferramentas do professor Donohoampco. Chamado wavelab802. Ele contém vários algoritmos marcados como corrigidos por limites (ou sometginh como esse), mas não consegui obter melhores resultados com eles, no entanto, acho que não estava usando essas ferramentas corretamente - isso é para um estudo mais aprofundado. Você usa a versão decimada ou não decimada (mudança invariante) da transformação, acho que dizimada é ok se você se concentrar no resultado inversamente transformado após o arranque, por exemplo, mas não é adequado para a extração de recursos usando o NN. Para você, segunda pergunta, acho que tenho algum documento avaliando diferentes wavelets para séries temporárias financeiras, eu tentarei encontrá-lo. Então eu recomendo que você dê uma olhada no wavelab802, eu tento publicar alguns pensamentos durante a semana, porque, como eu disse, purguei isso tão rapidamente quanto pude. Ja ponimaju, nemnogo :) parece-me que a simples extrapolação de quotmirrorquot (quotSymmetrizationation) funciona bastante bem. De fato, o efeito de limite torna-se visível apenas em um coeficiente de wavelet de alto nível. Isso corresponde às minhas necessidades bastante bem. Sim, eu uso apenas caixa de ferramentas Wavelet. Ive baixado o wavelab recentemente, mas não olhei para ele. Você obteve resultados significativamente melhores com isso. Não uso métodos não dizimados. Eu uso wavelets para detecção de tendências a longo e curto prazo. Na verdade, tudo o que preciso agora é apenas um filtro de pré-processamento antes de algum mecanismo de inferência. Decidi fazer um algoritmo de detecção de canais baseado em lógica difusa. É assim que estou tentando fazê-lo funcionar: s1 std. Desvio da regressão linear para os últimos 3 pontos máximos s2 std. Desvio da regressão linear para os últimos 3 min pontos k coeficiente de paralelidade entre a regressão linear dos pontos máximo e mínimo. Aqui está a regra difusa: a s1 é baixa e s2 é baixa e k é alta Por exemplo, aqui temos a0,8 Eu não sei se isso é realmente interessante, mas eu tentarei fazê-lo funcionar :) O que você acha da idéia, parece que eu sou que a extrapolação quotmirrorquot simples (quotSymmetrizationation) funciona bastante bem. De fato, o efeito de limite torna-se visível apenas em um coeficiente de wavelet de alto nível. Isso corresponde às minhas necessidades bastante bem. Eu também estou interessado em wavelets, mas não tenho acesso a softwares convenientes como mathlab. Posso perguntar como você obteve as curvas mostradas acima. Quão longe você escorregou a entrada entre transformações? Para fins de compressão, acho que você deslizaria a janela de entrada um tamanho de janela completo, mas para filtragem de sinal em tempo real parece que você pode deslizar a janela de entrada Apenas uma amostra por vez. Isso resultaria no que se denomina repintar. A segunda questão é se as curvas representam uma previsão de amostra única ou filtragem. Por predição, quero dizer que você tira a transformação, joga fora alguns coeficientes, toma a transformada inversa e amplia uma amostra. Parece que a extrapolação do espelho desperdiçaria muito mal. Ao filtrar, você simplesmente não faz a extensão. Tenho sentido que a tarefa que estou tentando resolver agora é uma detecção de quotchannelquot. Ou seja, estou tentando fazer um algoritmo que faria uma estimativa de suporte e níveis de resistência com base nas recentes variações do preço. Então, não me aproximei das técnicas de extrapolação. A única coisa que fiz foi filtrar com extrapolação baseada em espelho. Quanto à segunda questão - as curvas apresentadas são apenas resultados de filtragem. Eu não tive tempo para continuar com os meus vencimentos por algumas semanas, mas espero que possa voltar a isso em breve) Dados de precipitação analisando o uso de modelo de média móvel (MA) e modelo inteligente de múltiplas resoluções wavelet para avaliação de ruído para melhorar a precisão de previsão. Cite this Artigo como: Akrami, SA El-Shafie, A. Naseri, M. et al. Neural Comput Applic (2017) 25: 1853. doi: 10.1007s00521-014-1675-0 A previsão de precipitação e a aproximação da sua magnitude têm um papel enorme e imperativo na gestão da água e na previsão de escoamento. O objetivo principal deste trabalho é obter a relação entre as séries temporais de precipitação obtidas da transformada wavelet (WT) e da média móvel (MA) na bacia do rio Klang, na Malásia. Para este fim, os Haar e Dmey WTs foram aplicados para decompor as séries temporais de precipitação em 7, 10 diferentes níveis de resolução, respectivamente. Vários estudos de caso de pré-processamento baseados em mestras de 2, 3, 5, 10, 15, 20, 25 e 30 meses foram realizados para descobrir uma tendência de longo prazo em comparação com um MA de curto prazo. As informações e os dados foram recolhidos da barragem de Klang Gates, na Malásia, de 1997 a 2008. Quanto ao comportamento, as séries temporais de precipitação de 10, 15, 20 e 30 dias são decompostas em aproximação e coeficiente de detalhes com diferentes tipos De WT. O coeficiente de correlação R 2 e os critérios de erro do quadrado médio da raiz são aplicados para examinar o desempenho dos modelos. Os resultados mostram que existem algumas semelhanças entre os filtros MA e os filtros da sub-série de aproximação wavelet devido à eliminação do ruído. Além disso, os resultados obtidos que a alta correlação com MAs podem ser alcançados através de Dmey WT em comparação com wavelet Haar para dados de precipitação. Além disso, sinais limpos podem ser usados ​​como entradas de modelo para melhorar o desempenho do modelo. Portanto, as técnicas de decomposição de sinal com o objetivo de pré-processamento de dados podem ser favoráveis ​​e podem ser apropriadas para a eliminação dos erros. Coeficientes de decomposição Dmey wavelet Onda de Haar Média em movimento Precisão de previsão Referências Akrami SA, Nourani V, Hakim SJS (2017) Desenvolvimento de modelo não-linear baseado em wavelet-ANFIS para previsão de precipitação na represa Klang Gates. Water Resour Manag 28 (10): 29993018 CrossRef Google Scholar Cannas B, Fanni A, Ver L, Sias G (2006) Pré-processamento de dados para a previsão de fluxo de rio usando redes neurais: transformações wavelet e particionamento de dados. Phys Chem Earth 31: 11641171 CrossRef Google Scholar Chang FJ, Chen L (1998) Algoritmo genético codificado real para o gerenciamento de reservatórios de controle de inundação baseado em regras. Water Resour Management 12 (3): 185198 CrossRef Google Scholar Chen GY, Bui TD, Krzyzak A (2009) Reconhecimento de padrões invariantes usando radon, wavelet complexo de duas árvores e transformadas de Fourier. 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Departamento de Engenharia Civil e Ambiental Universidade Federal de Paraba Joo Pessoa Brasil Sobre este artigo Imprimir ISSN 0941-0643 Online ISSN 1433-3058 Nome do editor Springer LondonFusing modelo médio móvel e Decomposição de wavelet estacionária para detecção automática de incidentes: estudo de caso da Expressway de Tóquio Qinghua Liu 1,2 Edward Chung 3 ,. Liujia Zhai 1 1 Escola de Ciências da Computação e Engenharia, Jiangsu Universidade de Ciência e Tecnologia, Zhenjiang, Jiangsu, China 2 Escola de Engenharia de Transportes, Universidade de Tongji, Xangai, China 3 Smart Transport Research Center, Queensland University of Technology, Brisbane, Queensland, Austrália Disponível on-line 24 de fevereiro de 2017. O congestionamento do tráfego é um problema crescente nas áreas urbanas em todo o mundo. O setor de transportes esteve em estudo de evento de swing completo em sistema de transporte inteligente para detecção automática. A funcionalidade da detecção automática de incidentes nas vias expressas é um dos principais objetivos do sistema avançado de gerenciamento de tráfego. A fim de salvar vidas e prevenir incidentes secundários, é necessária uma detecção precisa e precisa de incidentes. Este artigo apresenta uma metodologia que integra o modelo de média móvel (MA) com decomposição de wavelet estacionária para detecção automática de incidentes, em que parâmetros de coeficiente de camada são extraídos da diferença entre a ocupação a montante e a jusante. Ao contrário de outros métodos baseados em wavelets apresentados anteriormente, primeiro suaviza os dados brutos com o modelo MA. Em seguida, ele usa wavelet estacionário para se decompor, o que pode conseguir uma reconstrução precisa do sinal e não altera os coeficientes de transferência de sinal. Assim, pode detectar os incidentes com mais precisão. O limite para ativar o alarme incidente também é ajustado de acordo com a condição de tráfego normal com congestionamento. A metodologia é validada com dados reais de sensores ultra-sônicos da Tokyo Expressway. Os resultados experimentais mostram que é preciso e eficaz, e que pode diferenciar o acidente de trânsito de outras condições, como o congestionamento de tráfego recorrente. Palavras-chave: detecção automática de incidentes modelo móvel padrão de decomposição estacionária de wavelets Tokyo Expressway 1 Introdução O congestionamento do tráfego é um problema crescente nas áreas urbanas em todo o mundo. Han et al. (2007) analisaram que grande parte do congestionamento é causada por incidentes, que se referem a eventos não recorrentes como acidentes, desagregações, detritos, cargas derramadas, clima inclemente, manutenção temporária e atividades de construção, bem como outros eventos especiais ou não usuais Que perturbam o fluxo normal de tráfego. Durante um incidente, a capacidade normal da estrada é restrita e as filas e atrasos geralmente ocorrem. Todos os anos, os acidentes e obstruções das vias rápidas resultam em congestionamento de trânsito, poluição ambiental e danos na propriedade, ferimentos pessoais e fatalidades. A detecção precisa e precisa de incidentes é crucial para a resposta a tais emergências, a fim de salvar vidas, prevenir incidentes secundários e restaurar as operações normais em tempo hábil. Um estudo (Charles 2007) revelou a crescente contribuição dos incidentes para o congestionamento da via expressa e outros problemas geraram um forte interesse no desenvolvimento de métodos de detecção automática de incidentes (AID) eficientes e eficazes nas últimas décadas. Atualmente, a funcionalidade do AID nas vias rápidas é um dos principais objetivos do sistema avançado de gerenciamento de tráfego (ATMS), que é um componente integral de um sistema de transporte inteligente (ITS) do país. O objetivo deste artigo é propor e validar uma metodologia para detectar o incidente na fusão do modelo de média móvel e na decomposição da wavelet estacionária. Os dados são adquiridos a partir de sensores de ultra-som Tokyo Expressway. Nos dados de campo, existem dados faltantes causados ​​por atraso de comunicação e onda de choque, o que pode causar falso alarme. Portanto, a metodologia desenvolvida deve ser robusta, com esses ruídos consistindo em dados reais. Para resolver este problema, um modelo de MA é aplicado para suavizar primeiro os dados brutos. Em seguida, a decomposição wavelet é aplicada na velocidade e nos dados de ocupação. O fluxo de tráfego rodoviário em circunstâncias normais tem certa inércia, mas quando ocorre um evento, o estado do fluxo de tráfego muda e reflete no desempenho dos parâmetros de tráfego. A análise Wavelet tem bom desempenho, freqüência ideal e características locais na análise de dados transitórios. Ao contrário de outros métodos baseados em wavelets apresentados anteriormente, nesta decomposição estacionada de papel está implantada, em que o coeficiente de transferência do sinal não se desloca e, assim, pode detectar o tempo do incidente com mais precisão. A metodologia proposta é testada com os dados dos sensores de trânsito da estação metropolitana de Tóquio. Este artigo está organizado da seguinte forma: a Seção 2 fornece a revisão da literatura para algoritmos de detecção de incidentes. A Seção 3 fornece uma introdução à transformação discreta de wavelet e à transformação de wavelet estacionária. Os dados de sensores ultra-sônicos da Expressway Metropolitana de Tóquio utilizados neste estudo são introduzidos na Seção 4. Em seguida, a metodologia de AID proposta para a via expressa é descrita na Seção 5. Seguindo os resultados de teste e validação com os dados de campo na Seção 6. Finalmente, a conclusão E a discussão são apresentadas na Seção 7. 2 Revisão da literatura Desde a década de 1970, vários sistemas de detecção automática de incidentes foram desenvolvidos (Cook e Cleveland, 1974. Bowers et al., 1995. Dia e Rose, 1997. Cheu et al., 2004. Crabtree e Stamatiadis, 2007. Jeong et Al. 2017 e Kadali et al., 2017). Os sistemas AID envolvem dois componentes principais, tecnologia de detecção e algoritmo de detecção de incidentes. A tecnologia de detecção de tráfego fornece as informações de trânsito necessárias para detectar um incidente enquanto o algoritmo de detecção de incidentes interpreta essa informação e verifica a presença ou ausência de incidentes. O desempenho do sistema AID é avaliado por três critérios principais (Chung e Rosalion, 1999 e Jiang et al., 2001). 2.1 Critério de avaliação do desempenho Os parâmetros são taxa de detecção (DR), taxa de falso alarme (FAR) e tempo médio de detecção (MTTD). O DR é a proporção do número de incidentes detectados para o número de incidentes registrados no conjunto de dados. É dado como uma porcentagem. Os algoritmos examinam incidentes em cada intervalo de tempo discreto, como 20 s, 30 s e 1 min. O FAR é a proporção de intervalo de detecção incorreta para o número total de intervalos aos quais o algoritmo foi aplicado. Geralmente, é expresso como porcentagem por seção (entre a estação de detecção a montante e a jusante). Onde N f é o número de intervalo de detecção incorreta N t é o número total de intervalos aos quais o algoritmo foi aplicado. O tempo de detecção é a diferença horária entre o momento em que o incidente foi detectado pelo algoritmo eo tempo real em que ocorreu o incidente. O MTTD é o tempo médio de detecção em relação a incidentes n. 2.2 Tecnologia de detecção Uma série de tecnologias estão disponíveis para gerenciamento de tráfego, que também são usadas para detectar incidentes. Essas tecnologias incluem: detectores de loop indutivo usam loops magnéticos ou indutivos embutidos no pavimento para detectar a presença de um veículo, detectores de radar de microondas, detectores ultra-sônicos, detetores não invasivos, detectados mais comummente, montados em uma estrutura acima da estrada. O microondas funciona bem em todos os períodos de tempo, enquanto outros são sensíveis aos efeitos ambientais. A detecção de imagens de vídeo que processa as imagens da câmera é sensível à luz e tem sido caro, mas os custos estão caindo nas sondas do veículo, Li e McDonald (2005) descreveram que a instalação do pedágio eletrônico As tags em uma proporção crescente da frota de veículos forneceram a oportunidade de usar veículos de sondagem como sensores para medir a velocidade e o tempo de viagem. A tecnologia automática de reconhecimento de placa de número pode ser usada, alternativamente, a localização do telefone celular é semelhante ao conceito de sondas de veículos, mas usando triangulação para monitorar as velocidades de viagem do veículo, portanto, é capaz de detectar incidentes (Cheu et al., 2002). Conforme relatado anteriormente, os detectores de loop indutivos embutidos no pavimento geralmente são usados ​​para obter dados de tráfego. Os dados compreendem velocidade, fluxo e ocupação e geralmente são fornecidos em ciclos de 20 s. Os dados desse tipo formam a entrada para um algoritmo de detecção de incidentes, que levaria uma bandeira para indicar a presença de um incidente. 2.3 Algoritmos de detecção de incidentes Muitos trabalhos de pesquisa e desenvolvimento se concentraram em algoritmos de detecção automática de incidentes. Estes algoritmos AID podem ser classificados nas seguintes categorias. (1) Algoritmos de comparação Os algoritmos de comparação comparam as condições atuais do tráfego, como o volume e a ocupação, até os limiares predefinidos e decidem se ocorreu ou não um incidente. Exemplos de algoritmos de comparação incluem algoritmo da Califórnia, algoritmo da Califórnia 7, algoritmo da Califórnia 8 e outros algoritmos de reconhecimento de padrões modificados ou melhorados. O algoritmo de Califórnia (Payne et al., 1976) compara ocupação em detectores vizinhos no mesmo intervalo de tempo e ocupação em diferentes intervalos de tempo no mesmo detector. Ocupações são valores de 1 min atualizados a cada 20 s ou 30 s. O (i. T) representa a ocupação média da seção i no tempo t (min). Em seguida, a regra de decisão detecta um incidente quando o valor no lado esquerdo de cada critério abaixo excede o limite correspondente no tempo t. Onde O 1 é a diferença entre a parcela de upstream e a parcela de O2 a jusante é a diferença de diferença relativa, a parcela de upstream e a participação de O3 a jusante é a diferença relativa entre as ações a jusante adjacentes em dois minutos T 1. T 2 e T 3 são os limiares de teste. O algoritmo Schematic of California é mostrado na Fig. 1. FIG. 1. Esquema do algoritmo da Califórnia Um algoritmo AID ARRB e VicRoads também é desenvolvido com base em medidas de velocidade, ocupação e fluxo em fatia de tempo de 20 s (Luk 1989). Os parâmetros de tráfego são medidos por um sistema de circuito duplo indutivo, com estações localizadas a 500 m de distância. (2) Algoritmos estatísticos Os algoritmos estatísticos comparam os dados de tráfego observados com os dados de tráfego previstos e decidem se um acidente ocorreu ou não com base em significância estatística. Exemplos de algoritmos estatísticos incluem o algoritmo de desvio normal padrão eo algoritmo bayesiano (Levin e Krause, 1978). (3) Algoritmos de séries temporais Os algoritmos de séries temporais (Ahmed e Cook 1982a) calculam os valores de previsão de curto prazo com base nos valores observados e na previsão estatística de dados de tráfego. Desvios significativos entre valores observados e de previsão são atribuídos a incidentes. Exemplos de algoritmos de séries temporais incluem o algoritmo de suavização exponencial dupla, a lógica do detector com o algoritmo de suavização e o algoritmo de média móvel integrado autoregressivo, etc. (Ahmed e Cook, 1982b). (4) Algoritmos da teoria da catástrofe Os algoritmos da teoria da catástrofe (Persuad e Hall 1989), como o algoritmo McMaster (Aultman-Hall et al., 1991 Persaud et al., 1990) detectam incidentes de mudanças discretas súbitas que ocorrem em uma única variável de interesse enquanto outras Variáveis ​​relacionadas, como velocidade, fluxo e ocupação, apresentam uma mudança suave e contínua. (5) Outros algoritmos Esses algoritmos incluem a teoria das ondas, algoritmos de redes neurais (Jin et al., 2002), algoritmos de conjuntos difusos e processamento de imagens de vídeo. A teoria das ondas foi aplicada à detecção de incidentes de trânsito devido à sua capacidade superior de desmantelar e extrair novos recursos através da transformação (Ghosh-Dastidar e Adeli, 2003. Jeong et al., 2006a. Manjunath e Ravikumar, 2018 e Jeong et al., 2017). Luo et al. (2018) propuseram um algoritmo de detecção de incidente de via rápida baseado em wavelets com parâmetros de limite adaptativo. 3 Introdução à transformada de wavelet discreta e à transformada de wavelet estacionária 3.1 Decomposição e reconstrução da wavelet discreta A decomposição de wavelet discreta geralmente usa o algoritmo de Mallat. Uma vez que a transformada wavelet é definida para sinais de comprimento infinito, os sinais de comprimento finito devem ser estendidos antes de serem transformados (Li et al., 2003). Em seguida, após a decomposição das ondas com o filtro passa-baixa e de passagem alta e amostragem descendente (2), os coeficientes são transferidos como um sinal de baixa freqüência e um sinal de alta freqüência que garante que a quantidade de sinal de dados após a decomposição wavelet Permanece inalterado (Karim e Adeli, 2002). Na reconstrução, em primeiro lugar, os coeficientes de aproximação e os coeficientes de detalhe são amostrados (2) e filtrados, e depois passam os filtros de passagem passa-baixa e de passagem alta, respectivamente, para recuperar os coeficientes de aproximação aj (ou o sinal original f (t)) de Nível anterior. Os filtros de baixa e alta freqüência usados ​​no filtro de decomposição são chamados h e g. O processo discreto de decomposição e reconstrução da onda é mostrado na Fig. 2 (Jeong et al., 2006b). FIG. 2. Decomposição e reconstrução da wavelet discreta 3.2 Decomposição e reconstrução da wavelet estacionária A transformada discreta de wavelet discreta (DWT) sofre uma desvantagem de que não é uma transformação invariante no tempo. Isso significa que, mesmo com extensão de sinal periódica, o DWT de uma versão traduzida de um sinal X não é, em geral, a versão traduzida do DWT de X. O algoritmo de transformação wavelet estacionária (SWT) é derivado do DWT, mas não possui essa deficiência. SWT para um determinado coeficiente de aproximação, um j (ou o sinal original f (t)) do nível anterior pode ser obtido convolvendo o sinal com os filtros apropriados, como no caso DWT, mas sem down-sampling. Então, os coeficientes de aproximação e detalhe no nível j são de tamanho N. Qual é o comprimento do sinal. O processo discreto de decomposição e reconstrução da onda é mostrado na Fig. 3. Decomposição e reconstrução da wavelet estacionária O passo geral j convolve os coeficientes de aproximação no nível j com as versões amostradas acima dos filtros originais apropriados para produzir coeficientes de aproximação e detalhe. 4 Recolha e análise de dados A metodologia apresentada neste trabalho foi desenvolvida utilizando dados coletados de sensores ultra-sônicos no seguinte site. 4.1 Descrição do site O site selecionado é Shibuya Line (Route 3) da Tokyo Metropolitan Expressway (Fig. 4). A Via expressa Metropolitana de Tóquio possui uma rota total de 301,3 km em serviço e um volume de tráfego diário médio de 1,114 milhões de veículos Fig. 4. Rede táxônica de metrô de Tóquio Tab. 1 abaixo mostra as estatísticas do fluxo de tráfego da Expressway Metropolitana de Tóquio de 1 de abril de 2018 a 31 de março de 2017. Tab 1. Volume de tráfego O esquema da seção de via expressa usado para coleta de dados é mostrado na Fig. 5. FIG. 5. Esquema da seção da via expressa usada para coleta de dados 4.2 Dados descrição Os dados da linha de Shibuya de março a agosto de 2018 são usados ​​incluindo horário de pico (07: 0009: 30 e 16: 0019: 00) e horário de pico (09: 3016 : 00 e 19: 0007: 00). Os caracteres de dados estão listados da seguinte forma: intervalos de detecção de loop de amostragem (1 min) (300 m da média) (por faixa, pista 1 e pista 2). Um exemplo de dados do fluxo de tráfego (Q), velocidade (V) e ocupação (O) na data 2018-03-17 (quarta-feira) da pista 1 é mostrado na Fig. 6. onde ocorreu um acidente às 04:19 AM entre o detector de loop a montante 03-02-14 e o detector de loop a jusante 03-02-15. FIG. 6. Dados brutos de Q. V e O de detectores 03-02-14 e 03-02-15 em 2018-03-17 5 Metodologia proposta Este artigo propõe uma metodologia de detecção combinando decomposição de wavelet estacionária com modelo MA. Ao contrário de outros métodos baseados em wavelets apresentados anteriormente, primeiro suaviza os dados brutos com o modelo MA e, em seguida, usa wavelet estacionário para se decompor. A wavelet estacionária tem uma vantagem em comparação com outras wavelets discretas, que pode conseguir uma reconstrução precisa do sinal e que o sinal reconstruído não se desloca. As seguintes experiências mostram que tem bom caráter de detecção de incidente. O limite para acionar o incidente é determinado pelo máximo de extração de dados da data normal com congestionamento de tráfego recorrente. Mais detalhes são apresentados abaixo. 5.1 Seleção de parâmetros de tráfego Esta metodologia também utiliza o fenômeno que o tráfego a montante de ocupação aumentará e os downstream diminuirão após o incidente (Fig. 7). A situação foi mais complicada porque houve congestionamento de trânsito antes do acidente ocorrer. É difícil diferenciar o acidente do congestionamento recorrente nessa situação. Em dados reais também existem outras situações, como a situação mostrada na Fig. 6. Quando o acidente ocorreu muito perto de uma estação de detecção, a ocupação será zero ea outra estação não vai mudar demais. FIG. 7. Dados brutos de Q. V e O de detectores 03-02-22 e 03-02-23 em 2018-03-30 Nesta metodologia, a entrada é a diferença de ocupação que a ocupação a montante subtrai a ocupação a jusante. 5.2 Pré-processador de dados brutos É óbvio que os dados brutos contêm ruído que causará falso alarme da detecção. Nesta aplicação, um modelo MA é aplicado para suavizar dados brutos (Fig. 8). O resultado da experiência mostra que pode melhorar significativamente a taxa de detecção da metodologia. FIG. 8. Dados brutos e suavizados de Q. V e O do detector 03-02-42 em 2018-03-30 5.3 Fluxo metodológico proposto A metodologia proposta é descrita a seguir. Dados brutos lisos com modelo MA. A decomposição estacionária de 3 camadas da diferença suavizada entre a ocupação a montante e a jusante é realizada. Calcule o máximo dos coeficientes de camada de detalhes mais altos de dados de dias normais com congestionamento de tráfego como T. O limiar é igual a T mais T. T é ajustado de acordo com DR e FAR. Se o valor de um coeficiente de camada de detalhe de um determinado tempo mais alto for maior que o limite, o alarme incidente é disparado. O diagrama de fluxo é mostrado na Fig. 9. FIG. 9. Fluxograma da metodologia proposta para detecção de incidentes de via rápida Dados de 2018-03-30 são mostrados como um exemplo, em que a condição de trânsito é complicada. Contém congestionamento de tráfego e registro de acidentes de 11:04 AM entre os detectores de loop 22 e 23 da pista 1. As diferenças suavizadas de ocupação de três seções típicas são mostradas na Fig. 10. FIG. 10. Smoothed differences of occupancies of three typical sections on 2018-03-30 The 3-layer stationary decomposition result is shown in Fig. 11. in which the horizontal line stands for calculated threshold. Traffic incident can be accurately detected in this example. FIG. 11. Comparison of wavelet decomposition results of three typical sections on 2018-03-30 7 Conclusions This paper proposed a fusing of moving average model and stationary wavelet decomposition expressway automatic incident detection methodology, which utilizes smoothed difference between the upstream and downstream occupancies as input. This methodology is applied to loop data of Shibuya Line from March to August, 2018. Experiment result shows that it is accurate and effective. It can differentiate traffic accident from other conditions such as recurring traffic congestion in complicated traffic condition. In experiments it also shows that the real traffic condition is much more complicated than a simulated one. Traffic accidents type and happening time will also affect the result greatly. Next step more research will be carried out and the methodology will compare with other popular approaches such as California algorithm. Acknowledgments The data used in this paper is from Smart Transport Research Centre of Queensland University of Technology. This research is supported by Jiangsu Provincial Government Scholarship and the National Natural Science Foundation of China (No. 51008143). References Ahmed and Cook, 1982a S. A. Ahmed. A. P. Cook Application of time-series analysis techniques to freeway incident detection Transporation Research Record. Volume 841. 1982. pp. 1921 Ahmed and Cook, 1982b S. A. Ahmed. A. R. Cook Discrete dynamic models for freeway incident detection systems Transportation Planning and Technology. Volume 7. Issue 4. 1982. pp. 231242 Aultman-Hall et al. 1991 L. Aultman-Hall. F. L. Hall. Y. Shi. Et al. 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Production and hosting by Elsevier B. V. Open access funded by Periodical Office, Changan University Citing articles ( )