基于深度学习技术的智能交通信号灯控制系统设计.pdf

简介：
本文探讨了利用深度学习技术优化交通信号控制的方法，旨在提高城市道路通行效率和减少拥堵现象。通过分析实时交通数据，系统能够自主调整信号时长，以适应不同时间段内的车流量变化。该研究为智能交通系统的开发提供了新的思路和技术支持。 本段落介绍了一种基于深度学习框架的智能交通灯控制方法。文章指出，在城市发展过程中，交通拥堵是一个重大挑战，尤其是在高峰时段，同一地点的车流量会出现显著的时间性变化。这种规律为深度学习提供了应用的基础。 在设计智能交通灯控制系统时，首要问题是准确预测不同时间段内的车流量，并根据这些数据调整信号灯的工作方案。为此，研究者开发了一个多分类模型，利用深度学习框架对未来的交通流量进行预测。通过分析大量的历史数据，该方法能够识别出车辆流动随时间变化的内在模式。 训练此模型的数据来源于合肥示范区黄山路与科学大道的实际交通状况，展示了城市交通拥堵的情况及其对市民生活和工作效率的影响。为了提高预测准确度，研究者将一天中的数据分为训练集和测试集。其中，训练集包含1398个数据点而测试集则有1599个。 文中提到的深度学习方法主要依赖于深度神经网络（DNN），通过多层非线性变换来建模复杂模式。在这些模型中采用了诸如ReLU激活函数、优化算法以及合适的损失函数和评估指标的选择等技术手段。 研究者使用Python编程语言结合TensorFlow和Keras框架搭建了模型，并首先引入pandas库用于数据处理，随后读取Excel文件中的数据集并对之进行预处理以适应模型的输入要求。文中还提及了几种不同的交通灯控制方案的设计思路，包括全感应、协调以及自主控制系统等。 通过运用深度学习预测车流量变化趋势，智能系统能够根据预测结果自动调整信号灯的工作模式。这种智能化管理有助于更有效地缓解城市交通拥堵问题，并减少车辆延误时间提高行驶速度降低排放量从而改善环境质量。 此外本段落还详细描述了实验框架的构建过程以及模型原理图的设计思路。该实验包括数据收集、预处理、训练测试及验证等环节，旨在通过一系列科学方法确保所提智能控制系统具备高度准确性与实用性。 最后作者团队由贵州师范大学和贵州中烟工业有限责任公司的研究人员组成，并展示了跨学科合作的特点。基于深度学习技术的这套交通灯控制方案能够根据实时预测结果灵活调整信号配置，在提高城市道路管理效率的同时也为相关领域的理论研究提供了重要的参考价值。