基于人工智能的交通预测与拥堵管理
摘要
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
交通预测;交通拥堵管理;人工智能;数据收集
全文:
PDF参考
[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.
DOI: http://dx.doi.org/10.12361/2661-3549-05-09-143677
Refbacks
- 当前没有refback。