原文服务方: 物联网技术       
摘要:
随着城市发展,汽车保有量逐年增长,交通拥堵日益常见.为了提高路网的通行效率和各路口的通行能力,提出了一种基于遗传方法和长短期记忆网络的交通灯调度方法.该方法首先使用LSTM模型对历史数据进行训练,并结合当前单位时间的车流量预测下一单位时间的交通流变化趋势,然后采用GA根据预测值从众多方案中筛选出最佳交通灯调度方案并最终交由路网交通灯执行.实验结果表明,该方法可以有效提高交通效率并极大地缓解交通拥堵.
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文献信息
篇名 基于GA和LSTM的智能交通灯调度方法
来源期刊 物联网技术 学科
关键词 智能交通灯调度 GA LSTM 遗传方法 长短期记忆网络 交通路网
年,卷(期) 2019,(12) 所属期刊栏目 智能处理与应用
研究方向 页码范围 50-54
页数 5页 分类号 TP393.4
字数 语种 中文
DOI 10.16667/j.issn.2095-1302.2019.12.012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 丁博 哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院 29 76 5.0 7.0
2 李金澎 哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院 1 0 0.0 0.0
3 王雨 哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院 1 0 0.0 0.0
4 吕思浓 哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
智能交通灯调度
GA
LSTM
遗传方法
长短期记忆网络
交通路网
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
物联网技术
月刊
2095-1302
61-1483/TP
16开
2011-01-01
chi
出版文献量(篇)
5103
总下载数(次)
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13151
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