简介:摘要:随着城市交通流量的不断增加,交叉口的拥堵问题日益突出。为了有效预测和优化交叉口的流量,本文提出了一种基于深度学习的智能交通系统。该系统利用深度学习算法对交叉口的流量进行预测,并通过优化算法对交叉口信号灯进行调整,以减少拥堵和提高交通效率。
简介:摘要: CBD 是城市商务活动的中心区域,对于城市经济乃至国家的经济发展都有着至关重要的推动作用,其地位及重要性可见一斑。城市中心商务区具有人流量大、聚集时间相对固定等特点,因此,很容易在早高峰及晚高峰期间造成交通的拥堵等问题,甚至可能造成交通安全事故的发生。加强对城市 CBD 交通特别是交叉口区域的拥堵问题的解决势在必行。大数据技术是近年来在各领域都得到广泛使用的重要技术之一,将其拥有 CBD 交叉口只能交通管理,通过发挥出其数据处理能力、数据共享等功能技术的作用,能够实现对交叉口拥堵等交通问题的缓解 [1] 。本文将在分析城市 CBD 交通特征及提高交通顺畅度的重要性的基础上,结合大数据技术分析 CBD 交叉口智能交通控制平台的构建要点。
简介:摘要:本文研究了城市交通智能化控制系统实时性能的评估和优化,实践了模拟、实测和混合的评估方法。尽管在大流量或特殊情况下性能降低,但通过实施算法优化、硬件升级和系统设计优化策略,实时性能得到显著提升,未来将寻找更有效的优化策略。