一种基于深度学习的交通控制优化方法
基本信息
| 申请号 | CN201710044128.1 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN106846834A | 公开（公告）日 | 2017-06-13 |
| 申请公布号 | CN106846834A | 申请公布日 | 2017-06-13 |
| 分类号 | G08G1/08(2006.01)I | 分类 | 信号装置; |
| 发明人 | 郑培晨;沙云飞;李晨放;丁浣;宋力;王天然 | 申请（专利权）人 | 常州倍源无限数据科技有限公司 |
| 代理机构 | - | 代理人 | - |
| 地址 | 213000 江苏省常州市武进区常武中路18—50号常州科教城创研港5—106 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于深度学习的交通控制优化方法，属于交通控制优化领域，该基于深度学习的交通控制优化方法，包括：1）交叉口通行能力、延误、停车次数、排队长度等交叉口交通运行参数的提取；2）结合多种交叉口交通运行参数，建立一个综合评价指标体系；3）利用遗传算法，获取达到最优综合评价指标的交通控制策略；4）利用深度学习算法，对不同交通状态下的交通控制优化策略进行不断学习调整，实现最终的城市交通自适应控制。本发明考虑了多种交通参数，能够保证评价指标的合理性，同时遗传算法和深度学习的使用，解决了标签训练样本数量不够、算法收敛速度较慢以及出现局部最优现象等问题，确保交通控制优化的准确性和合理性。 |
