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

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。