基于GA和LSTM的智能交通灯调度方法
Internet of things technologies（2019）
Abstract
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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