摘要:探討了智能交通系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù),包括基于感知網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)交通流數(shù)據(jù)采集與處理技術(shù)、結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)與優(yōu)化算法的智能交通流預(yù)測模型以及基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的智能交通流優(yōu)化決策策略。介紹了感知網(wǎng)絡(luò)在實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)采集中的重要性,并討論了如何利用傳感器融合和數(shù)據(jù)過濾等技術(shù)提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。討論了機(jī)器學(xué)習(xí)與優(yōu)化算法在交通流預(yù)測中的應(yīng)用以及如何構(gòu)建高效準(zhǔn)確的預(yù)測模型,最后介紹了深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在智能交通流優(yōu)化決策中的潛力,強(qiáng)調(diào)了其在復(fù)雜交通環(huán)境中的靈活性和自適應(yīng)性。

