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AI技术在公共交通调度与优化中的应用

说明

智能交通信号优化的主要目标是提升交通流的整体效率，减少交通拥堵，并优化车辆通行时间。通过引入实时数据分析、机器学习、人工智能等技术，智能交通信号系统可以动态调整信号周期，以适应不同时间段、不同流量条件下的交通需求，从而减少等待时间，提高道路的通行能力。

深度学习方法在处理海量数据、提取高维特征方面有着独特的优势，因此被广泛应用于交通流量预测中。卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）、图神经网络（GNN）等深度学习技术能够捕捉到交通流量中的时空特征和复杂模式，从而在复杂的交通环境下进行高效的