افزایش تحرک شهری : بررسی روشهای یادگیری ماشین در اینترنت اشیا برای کنترلهوشمند ترافیک خودرو

سیستم های حمل و نقل کارآمد و بهبود کیفیت زندگی در شهرها به شدت متکی به تحرک است. با این حال،کنترل ترافیک با چالش هایی مواجه است که روشهای سنتی برای مقابله با آنها تلاش میکنند. این چالش هااغلب منجر به ازدحام، تاخیر و افزایش آلودگی می شود. استفاده از روش های یادگیری ماشین به طور گستردهای به عنوان راه حلی برای رسیدگی به این مسائل تایید شده است. با بهره گیری از داده های مقیاس بزرگ،از منابعی مانند دستگاهها، حسگرهای ترافیک و مدلهای یادگیری ماشینی زیرساخت شهر هوشمند میتوانندبه طو ر موثر الگوها و همبستگی های پیچیده را در ترافیک شهری شناسایی کنند . هدف این مطالعه بررسینقش یادگیری ماشین در سیستم های حمل و نقل در حوزه کنترل ترافیک خودرو است . این مقاله بر رویبررسی چگونگی استفاده از فناوری و روشهای یادگیری ماشینی برای پیشبینی و کنترل جریان ترافیک تمرکزدارد. علاوه بر این، اثربخشی تکنیکهای یادگیری تقویتی را برای کنترل علائم ترافیکی ارزیابی میکند.الگوریتمهای مختلف یادگیری ماشین، مانند یادگیری عمیق و شبکه های عصبی مکانی زمانی، برای پیشبینیدقیق - جریان ترافیک و کنترل سیگنال تطبیقی بررسی شده اند. این بررسی همچنین بر پتانسیل سیستمهای حمل و نقل هوشمند مجهز به اینترنت اشیا در جمع آوری داده های بلادرنگ برای مدیریت ترافیک وبهینه سازی تاکید می کند . به طور کلی، این مقاله مروری پیشرفته ترین فناوریها در کنترل ترافیک هوشمندخودرو را ارائه میکند که به جنبه های مختلفی مانند فناوری اینترنت اشیا، روشهای یادگیری ماشین، کنترلسیگنال ترافیک تطبیقی و سیستمهای حمل و نقل هوشمند میپردازد . یافته ها پتانسیل روشهای یادگیریماشینی را در ثبت الگوهای ترافیکی پیچیده و ادغام فناوری اینترنت اشیا برای تجزیه و تحلیل داده ها وتصمیم گیری در زمان واقعی نشان میدهد . این فناوریها برای بهبود مدیریت ترافیک، بهینه سازی کنترلسیگنال و در نهایت بهبود تحرک شهری، نوید زیادی دارند.

کلیدواژه ها:

حمل و نقل شهری ، یادگیری ماشین ، اینترنت اشیا ، کنترل ترافیک ، سیستم حمل و نقلهوشمند