Đánh giá hiệu quả dò tìm sự cố giao thông của mô hình mạng trí tuệ nhân tạo
Tác giả: TS. Nguyễn Hồng Tấn
Số trang:
Tr. 95 -98
Tên tạp chí:
Giao thông vận tải
Số phát hành:
Số 10
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
03 Quang Trung
Mã phân loại:
005
Ngôn ngữ:
Tiếng Việt
Từ khóa:
Sự cố giao thông, mạng trí tuệ nhân tạo, hồi quy logistics nhị phân, giao thông hỗn hợp
Chủ đề:
Trí tuệ nhân tạo
&
Sự cố giao thông
Tóm tắt:
Trong nghiên cứu này, ba mô hình dự báo/ sự cố giao thông bao gồm: mô hình hồi quy logictics nhị phân và hai mô hình mạng trí tuệ nhân tạo đã được xây dựng và kiểm chứng trên dòng giao thông hỗn hợp của mô hình mạng trí tuệ nhân tạo so với mô hình hồi quy nhị phân trong cả hai trường hợp: Cảnh báo khi thu thập đủ dữ liệu theo chu kỳ và cảnh báo phát hiện sớm.
Tạp chí liên quan
- Constrained optimization using swarm intelligence integrated with Deb’s feasibility rules developed in Python = Giải bài toán tối ưu hóa ràng buộc sử dụng trí tuệ bầy đàn kết hợp quy tắc khả thi của Deb được phát triển bằng Python
- Particle Swarm Optimization using ε constraint-handling method developed in Python = Thuật toán tối ưu hóa bầy đàn sử dụng phương pháp xử lý ràng buộc ε được phát triển với Python
- Solving constrained optimization tasks in civil engineering using ε- Differential Evolution developed with Visual C#. NET = Giải các bài toán tối ưu hóa có ràng buộc trong ngành xây dựng sử dụng thuật toán ε - tiến hóa vi phân được phát triển với ngôn ngữ
- Optimizing cantilever retaining wall design using feasibility rule-based evolutionary algorithm developed with Visual C# .NET = Tối ưu hóa thiết kế tường chắn đất sử dụng thuật toán tiến hóa được kết hợp quy tắc khả thi và phát triển với ngôn ngữ C# .NET
- IFC5 : kỳ vọng về cuộc cách mạng trao đổi thông tin trong xây dựng kỹ thuật số