手机版 English 帮助中心
外文文献知网节
文献信息节点
基本信息 摘要 关键词 核心评价 相关文献
Journal | [J] 机械工程 Volume 5, Issue 9. 2023.
基于人工智能的交通预测与拥堵管理
作者 : 郑 洁萍
DOI: 10.12361/2661-3549-05-09-143677
全部来源
获取全文
摘要 / Abstract
随着城市化的快速发展，交通拥堵成为了一个日益严重的问题，对人们的日常生活和社会经济发展造成了巨大影响。传统的交通管理方法如交通流量统计、交通控制系统和交通信号优化在一定程度上缓解了交通问题，但仍然存在局限性。近年来，人工智能技术在交通预测和拥堵管理方面展示了巨大的潜力。本文将探讨人工智能在数据收集、交通流量预测、实时交通情况分析、异常交通事件检测等方面的应用，并进一步讨论其在拥堵管理，例如自适应交通信号控制、智能路由推荐、车辆协同和自动驾驶车辆方面的潜在影响。
关键词 / Keywords
交通预测;交通拥堵管理;人工智能;数据收集
Related articles / 相关文献
相似文献
作者发文
机构发文
关键词分析
相似文献（说明：与本文内容较接近的文献）
  • [1]李舒豪. ST-MoE：用于交通预测去偏的时空混合专家框架[D].广州大学,2023.[2]刘思林. 基于深度学习的道路交通流速度预测研究[D].湖南科技大学,2022.[3]王竟成,张勇,胡永利等.基于图卷积网络的交通预测综述[J].北京工业大学学报,2021,47(08):954-970.[4]张硕. 基于多特征融合的交通状态判别与预测研究[D].江西理工大学,2021.
《中国学术期刊(光盘版)》电子杂志社有限公司 KDN平台基础技术由KBASE 11.0提供
© 2014-2018中国知网(CNKI) 京公网安备11010802020460号 经营性网站备案信息 互联网出版许可证 新出网证(京)字271号 京ICP证040431号