Optimization Research on Traffic Flow Scheduling of Intelligent Transportation Information Management System Based on MPSO Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
This study takes the intelligent transportation information management system as the basic framework and focuses on the technical scheme of the traf ic low regulation module in the system.Taking the intersection in urban traf ic as the research scenario, we extract the characteristics of urban traf ic time and regulation objective function to construct the traf ic low scheduling model.The particle swarm algorithm (PSO) is used to optimize the traf ic low control model, and the inertia weights and the four degree and position update mechanism are improved for the problems of PSO algorithm, such as easy to fall into local optimization.The improved particle swarm algorithm (MPSO) in this paper is utilized to solve the traf ic low scheduling problem, and compared with the PSO algorithm to highlight the effectiveness of the improved operation in this paper.The results show that the optimized traf ic low regulation model based on MPSO algorithm has signi icant performance advantages in indicators such as average parking delay.Compared with the PSO algorithm, the MPSO algorithm in this paper obviously has higher convergence accuracy and can achieve more excellent regulation solution set in the intersection traf ic scheduling scenario.The application of the method in this paper can effectively solve the problems of vehicle congestion and frequent traf ic accidents in urban intersections.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».