Prediction of traffic intensity using machine learning techniques
Congestion occurs in densely populated areas, where road capacity is insufficient to accommodate the demands of trips. Congestion is also a leading traffic issue all around the world. Therefore, the management of traffic flow intensity is crucial to combat the persistent congestion issues. With...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Ang, Shi Xuan |
---|---|
مؤلفون آخرون: | Zhu Feng |
التنسيق: | Final Year Project |
اللغة: | English |
منشور في: |
Nanyang Technological University
2024
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/176452 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Accident risk assessment and prediction using surrogate indicators and machine learning
بواسطة: Shi, Xiupeng
منشور في: (2019) -
Deep learning-based traffic flow prediction and traffic management system for urban transportation networks
بواسطة: Zhao, Han
منشور في: (2023) -
Predicting traffic incident duration using deep learning model with real-time data
بواسطة: Zhang, Ruilin
منشور في: (2019) -
Traffic planning using geo-processing techniques
بواسطة: Sim, Nyap Fong.
منشور في: (2009) -
Study of traffic incident classification using support vector machine
بواسطة: Tan, Jing Mei
منشور في: (2017)