Dynamic Traffic Congestion Simulation and Dissipation Control Based on Traffic Flow Theory Model and Neural Network Data Calibration Algorithm

CONTENIDO PARA USUARIOS REGISTRADOS

Inicia sesión para disfrutar este recurso. Si aún no estás afiliado a BibloRed, haz clic en el botón.

Descripción: La congestión del tráfico es un problema común en muchos países, especialmente en las grandes ciudades. En la actualidad, en China los accidentes de tráfico urbano ocurren con frecuencia, la frecuencia de ocurrencia es alta, los accidentes causan congestión del tráfico y viceversa. La ocurrencia de accidentes de tráfico suele llevar a la reducción de la capacidad de tráfico en carreteras y a la formación de cuellos de botella, causando la congestión del tráfico. En este artículo, la formación y propagación de la congestión del tráfico se simulan utilizando el modelo de tráfico medio mejorado, y se estudia la estrategia de control de disipación de la congestión. Desde el punto de vista de la congestión del tráfico cuantitativa, el artículo proporciona el hecho de que se construye la plataforma de simulación de integración del tráfico urbano, y se propone un método factible de análisis de datos, aprendizaje y calibración de parámetros basado en la red neuronal RBF, que se utiliza para determinar el sistema de apoyo a
Citación recomendada (normas APA)
: Hindawi, "Dynamic Traffic Congestion Simulation and Dissipation Control Based on Traffic Flow Theory Model and Neural Network Data Calibration Algorithm", -:Revista VirtualPRO,, 2017. Consultado en línea en la Biblioteca Digital de Bogotá (https://www.bibliotecadigitaldebogota.gov.co/resources/3843924/), el día 2025-07-07.

Información adicional