Multifunctional Model for Traffic Flow Prediction Congestion Control in Highway Systems
Notice bibliographique
Résumé
Highway transportation systems are facing challenges such as congestion due to urban development and increasing number of vehicles. This study presents a model using Long Short-Term Memory (LSTM) networks and Graph Neural Networks (GNN) to improve real-time traffic prediction and alleviate traffic congestion. The model combines LSTM networks and GNN for traffic prediction and applies multi-agent reinforcement learning (MARL) for route planning and traffic control. The study used traffic history, weather, and road network data and conducted experiments on TensorFlow, PyTorch, and SUMO platforms. The model achieved 91.8% prediction accuracy, 21.5% reduction in traffic delays and 27.0% reduction in congestion. It also reduced emergency response time by 2.3 seconds. The results of the study show that the model helps create smarter and safer transportation systems. Highway transportation systems are facing challenges such as congestion due to urban development and increasing number of vehicles. This study presents a model using Long Short-Term Memory (LSTM) networks and Graph Neural Networks (GNN) to improve real-time traffic prediction and alleviate traffic congestion. The model combines LSTM networks and GNN for traffic prediction and applies multi-agent reinforcement learning (MARL) for route planning and traffic control. The study used traffic history, weather, and road network data and conducted experiments on TensorFlow, PyTorch, and SUMO platforms. The model achieved 91.8% prediction accuracy, 21.5% reduction in traffic delays and 27.0% reduction in congestion. It also reduced emergency response time by 2.3 seconds. The results of the study show that the model helps create smarter and safer transportation systems.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».