【摘 要】
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当前交通流调度方法,未考虑车流量的实际输出结果,且算法过于简单,难以得出到最优的调度方案,交通流调度效果差。据此提出基于Detroit模型和深度学习的交通流调度方法,采用基
【基金项目】
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北京市支持中央在京高校共建项目(201854);北京市支持中央在京高校共建项目(201853);中国公安大学学生科研创新训练计划(201824)
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当前交通流调度方法,未考虑车流量的实际输出结果,且算法过于简单,难以得出到最优的调度方案,交通流调度效果差。据此提出基于Detroit模型和深度学习的交通流调度方法,采用基于Detroit模型的交通需求分布预测方法,获得预测年的车辆流;采用以深度信念网络(DBN)和高斯-伯努利GBRBM为基础的深度学习模型,对输入的预测年车辆流进行训练,获取对应道路的实际车辆流输出结果,结合最大最小蚁群算法求出交通流调度最优解,实现交通流的有效调度。实验结果说明,所提方法调度交通流的平均时间为31.5 s、调度效率最高为
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