【摘 要】
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智能交通系统是缓解城市交通拥堵,提升城市交通治理能力的重要手段之一.随着大数据、人工智能等信息技术的快速发展,为城市交通智能治理提供了重要的支撑.人工智能技术在处理复杂高维非线性的城市交通系统中发挥了重要作用.特别是在城市交通流预测、交通信号控制,以及智能决策支持等方面表现出重要的优势.本文针对城市交通系统特性,研发了基于模式匹配的深度学习交通流预测技术、基于环结构约束的深度强化学习信号优化控制技术,以及基于系统动力学的城市交通智能决策支持系统,并在杭州市部分区域进行了示范应用.上述研究将进一步推动人工智
【机 构】
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浙江大学建筑工程学院,浙江杭州 310058;浙江大学海洋学院,浙江杭州 310058
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智能交通系统是缓解城市交通拥堵,提升城市交通治理能力的重要手段之一.随着大数据、人工智能等信息技术的快速发展,为城市交通智能治理提供了重要的支撑.人工智能技术在处理复杂高维非线性的城市交通系统中发挥了重要作用.特别是在城市交通流预测、交通信号控制,以及智能决策支持等方面表现出重要的优势.本文针对城市交通系统特性,研发了基于模式匹配的深度学习交通流预测技术、基于环结构约束的深度强化学习信号优化控制技术,以及基于系统动力学的城市交通智能决策支持系统,并在杭州市部分区域进行了示范应用.上述研究将进一步推动人工智能技术赋能城市智慧交通管控,提升城市交通治理的智能化水平.
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