简介:摘要:由于城市进程化加快,城市交通拥堵问题变得日益严重,交通流模拟及智能交通系统对于解决城市的交通拥堵问题有着非常重要的作用。交通流模型是交通理论研究的重要问题,交通流元胞自动机模型的出现和发展为交通流理论的研究提供了一种新的方向,为智能交通的发展和研究提供了新的方向和动力。本文介绍了元胞自动机交通流模型的产生与发展,分析了用于道路交通、城市路网的几种经典元胞自动机交通流模型;同时,总结众多学者的观点,对未来元胞自动机交通流模型可能的研究趋势进行展望。
简介:摘要:随着全球航空运输的蓬勃发展,空中交通流管理面临着越来越严峻的挑战。传统的空中交通流管理系统在面对日益增加的航班和复杂的空中交通网络时显得愈加局限,其效率和安全性受到了日益增长的压力。为了应对这一挑战,人工智能技术的广泛应用成为提升空中交通流管理效能的一种重要途径。本研究以"基于人工智能的空中交通流模型"为题,致力于通过引入先进的人工智能算法,重新思考和优化空中交通流管理。人工智能在交通领域的迅猛发展为我们提供了独特的机会,通过对大规模数据的深度学习和智能分析,可以更好地理解、预测和优化航班轨迹、航线规划以及空中交叉点的管理。通过本研究,我们希望为空中交通流管理领域的学术研究和实际应用提供新的思路和方法,推动人工智能在航空领域的进一步应用,为全球航空运输行业的可持续发展贡献力量。
简介:摘要交通流预测是交通控制与管理,交通状况改善的重要参考指标。本文建立灰色模型和BP神经网络相结合的组合模型,利用灰色模型对实际监测到的数据进行拟合、预测,得到预测值和预测残差,将预测残差输入到神经网络模型进行残差的学习、仿真和预测,残差预测值和灰色模型预测值的和值作为最终预测结果。结果表明,用灰色模型对神经网络模型预测进行优化,其预测结果比单一的神经网络建模预测具有更高的准确性和实用性,提高了预测的精度。