基于LSTM神经网络的智慧交通管理系统设计

随着城市化进程的加快,交通拥堵问题日益严重,传统交通管理系统已难以满足现代交通管理的需求。为了提升交通效率、减少拥堵并优化出行体验,文章设计了一种基于长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络的智慧交通管理系统。该系统旨在通过深度学习和大数据分析技术,实现对交通状况的精准预测与智能调控。文章先构建了智慧交通管理系统的总体框架,然后详细分析了系统的各功能层设计。在业务层深入探讨了LSTM神经网络模型的选择与优化策略,包括网络结构的调整、损失函数的优化等,以确保模型能够准确捕捉交通流数据的时序特征与非线性关系,并通过实验证明该系统具有良好的稳定性和预测精度,可为智慧交通管理提供更好的支持。

智慧船舶交通管理系统

持有单位中国电子科技集团有限公司第二十八研究所知识产权基本信息(1)ZL201310422318.4 一种基于杂波图的雷达数据处理方法;(2)ZL201510679351.4 一种基于地理坐标系的VTS 系统雷达回波视频显示方法;(3)ZL201310350115.9 一种窄带通信系统中多信道动态分配方法;(4)ZL201010557062.4 一种实时红外图像目标跟踪方法。