检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]洛阳文化旅游职业学院
出 处:《信息系统工程》2024年第7期33-36,共4页
摘 要:城市交通控制在城市交通管理中起着至关重要的作用,随着我国公路信息化进程的加快,城市公路交通的数据来源不断丰富,神经网络和强化学习等人工智能方法能够被运用于解决各种实际交通问题,城市交通控制的研究也因此迈向了新的发展阶段。回顾了近年人工智能在城市交通控制中的研究成果,主要包括神经网络、强化学习和深度强化学习三方面在城市交通控制中的应用,展望了融合神经网络和强化学习的深度强化学习,将会在城市交通控制领域日益受到广大学者的关注。
关 键 词:城市交通控制 人工智能 神经网络 强化学习 深度强化学习
分 类 号:U491.54[交通运输工程—交通运输规划与管理] TP18[交通运输工程—道路与铁道工程]
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