物联网与智能交通系统 智能交通系统(Intelligent Transportation System，简称ITS)是未来交通系统的发展方向，它是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、控制技术及计算机技术等有效地集成运用于整个地面交通管理系统而建立的一种在大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合交通运输管理系统。 1.2智能交通的发展意义 发展智慧交通可保障交通安全、缓解拥堵难题、减少交通事故。据分析，智能化交通可使车辆安全事故率降低20％以上，每年因交通事故造成的死亡人数下降30％～70％；可使交通堵塞减少约60％，使短途运输效率提高近70％，使现有道路网的通行能力提高2～3倍。另一方面，发展智慧交通可提高车辆及道路的运营效率，促进节能减排。车辆在智慧交通体系内行驶，停车次数可以减少30％，行车时间减少13％～45％，车辆的使用效率能够提高50％以上，由此带来燃料消耗量和排出废气量的减少。据分析，汽车油耗也可由此降低15％。中国发展智慧交通已经成为必然，并且十分紧迫。 第二章 物联网和智能交通 2.1物联网与智能高速公路概述 1.物联网应用原理 在高速公路中引入

智能交通系统中车辆提取与计数算法研究开题报告.doc

人工智能-机器学习-成都智能交通系统体系框架研究.pdf

人工智能-机器学习-本体理论在城市智能交通系统语义集成中的应用研究.pdf

基于无线传感器网络技术以智能交通管理系统为应用实例设计了一种现场数据采集系统。具体实现上，利用加速度传感器ADXL202实现对过往车辆信息的检测，使用基于ZigBee协议的XBEE-PRO无线通讯模块实现传感器数据的无线传输，以FS2410DEV V6.0作为网关控制平台，将数据分析处理后传送给PC机服务器。系统测试表明，该设计方案可行，具有功耗低、组网能力强、传输距离远、可靠性高、拓展能力强等优点。

城市智能交通系统建设方案.docx

城市与智能交通系统解决方案（28页）.pdf

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针对城市道路交通中的区域联动控制问题, 利用交通物联网所提供的实时交通信息以及不同交通控制节点之间的关联关系, 构建符合区域协调控制要求的交通云计算平台, 使得道路交通各交叉口之间的控制策略由云计算平台统一支配, 同时强化交通物联网技术在交通信息获取时的相互协同性, 结合各节点控制任务抵达云计算平台的突变随机性, 并考虑道路交通中控制节点执行状态的动态变化特征, 从而建立城市道路交通区域联动控制的云策略模型, 从执行性能和计算功率两方面对云计算平台在多节点联动控制时的运行情况进行分析。实验结果表明, 提出的区域交通联动控制云策略在大幅度降低云计算平台运行能耗的前提下, 保证了道路的通行效率。

为减轻日益严重的交通拥堵问题，实现智能交通管控，给交通流诱导和交通出行提供准确实时的交通流预测数据，设计了基于长短时记忆神经网络（LSTM）和BP神经网络结合的LSTM-BP组合模型算法.挖掘已知交通流数据的特征因子，建立时间序列预测模型框架，借助Matlab完成从数据的处理到模型的仿真，实现基于LSTM-BP的短时交通流精确预测.通过与LSTM\BP\WNN三种预测网络模型的对比，结果表明LSTM-BP预测的时间序列具有较高的精度和稳定性.该模型的搭建，可对交通分布的预测、交通方式的划分、实时交通流的分配提供依据和参考.