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基于深度强化学习的交通信号灯控制

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摘要摘要：城市道路交通拥挤问题在全球都是一个非常常见的问题，而智能交通信号控制技术则是其中的关键技术，现有的基于模式的自适应交通信号调控方法存在着对多种假定及经验公式的依赖，很难很好地适应目前复杂变化的交通环境。在信息技术进步、数据处理技术日新月异、人工智能技术日臻完善的今天，将深度学习与深度学习相融合的交通信号灯控制技术已逐步成为一个重要的研究方向。由于其本身的复杂性和不确定性，使得常规的求解方法很难得到满意的结果，深度学习在处理非线性、时序性等复杂数据方面具有较强的优势，在此基础上，建立了一套以深度学习为基础的信号自动识别方法。

DOI 5jo23m3264/8211484

作者宗耀

机构地区江苏佳迅通智能科技有限公司江苏省镇江市212000

出处《中国科技人才》 2024年3期

关键词深度强化学习循环神经网络交通信号灯控制

分类 [建筑科学][建筑技术科学]

出版日期 2024年04月28日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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中国科技人才

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