Какие методы анализа данных применяются при изучении работы транспортных светофоров?

При изучении работы транспортных светофоров применяют различные методы анализа данных, среди них:

• Методы машинного обучения и глубокого обучения. na-journal.ru Позволяют улучшить прогнозирование транспортных потоков и оптимизацию работы светофоров. na-journal.ru Например, рекуррентные нейронные сети (RNN) и долгосрочная краткосрочная память (LSTM) используются для анализа временных рядов данных и прогнозирования изменений в транспортных потоках. na-journal.ru
• Алгоритмы кластеризации. na-journal.ru Применяются для группировки схожих по характеристикам транспортных потоков, что позволяет более эффективно управлять светофорами. na-journal.ru
• Оптимизационные алгоритмы. na-journal.ru Например, генетические алгоритмы, используются для поиска оптимальных временных интервалов светофоров, что позволяет минимизировать задержки и заторы. na-journal.ru
• Математическое и компьютерное моделирование. kubstu.ru Для этого используют методы системного и статистического анализа, теорию чувствительности, физический смысл процессов при проезде перекрёстка и другие. kubstu.ru
• Визуальные и инструментальные методы мониторинга светофоров. apni.ru Визуальные методы основаны на наблюдении за светофорами с помощью человеческого глаза или видеокамер. apni.ru Инструментальные методы основаны на измерении различных физических параметров светофора с помощью специальных приборов или датчиков. apni.ru