智能交通系统:基于AI与机器学习的流量预测与控制策略研究
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更新于2024-07-03
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该文档《人工智能-机器学习-智能交通系统关键技术研究.pdf》主要探讨了在当前信息技术高速发展的背景下,人工智能与机器学习在智能交通系统中的关键应用。研究的选题背景和意义在于,随着城市化进程加速和车辆增多,智能交通系统能够通过提升交通效率、减少拥堵和事故,对社会经济和环境产生积极影响。
第1章绪论部分,介绍了研究的背景,强调了国内外对交通流预测和智能控制领域的研究现状。国外研究已经涉及到短时交通流预测的各种算法,如移动平均法、加权移动平均法、指数平滑法、人工神经网络和Kalman滤波等,而国内研究则侧重于结合本土实际需求进行创新。研究的主要内容包括交通流预测技术的改进,如使用WNN(Wavelet Neural Network)结合小波分析理论,以及系统控制算法的设计,如模糊控制器和相位差控制器。
第2章详述了交通流预测技术,重点介绍了几种预测方法的原理、性能指标以及如何通过网络结构优化和学习率调整来提高预测精度。章节最后对比了不同方法的效果,并进行了深入分析。
在第3章,系统控制算法成为核心,阐述了交通控制系统的基本概念,评估指标,以及针对稳态和瞬态延误的控制模型设计。章节详细讨论了模糊控制器和相位差调整量控制器的设计过程,以及这些算法在实际交通系统中的应用。
第4章着重于系统仿真的实现,介绍了TSIS(Traffic Simulation System)软件的结构和功能,包括其开放式架构、RTE接口技术以及RTE编程基础。通过编写和配置代码,实现了控制算法并在TSIS环境中进行仿真,分析了结果并给出了详细的过程描述。
最后一章,即第5章,总结了整个研究的主要成果,回顾了研究工作的亮点,同时也指出了未来的研究方向,如可能的算法优化、数据融合和更高级别的智能化控制等。附录提供了部分程序源代码,展示了作者在攻读硕士学位期间的具体实践成果。
这篇论文深入探讨了人工智能和机器学习在智能交通系统中的应用,旨在为提升交通管理效率提供理论支持和技术解决方案。通过结合实证研究和软件模拟,展现了研究者对于解决复杂交通问题的专业理解和实践能力。
2022-04-15 上传
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2022-05-31 上传
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programyp
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