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人工智能在交通领域应用浅析(原稿) 人工智能在交通领域应用浅析(原稿)

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《人工智能在交通领域应用浅析(原稿)》修改意见稿

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8、“.....比如在人脸识别语音识别以及故障诊断等领域取得了很好的应用效果。由于目前的人工神经网络只是对生物神经系统的初级模拟,发人工智能在交通领域应用浅析原稿高。尹邵龙等利用深度学习技术建立了交通流预测模型,模型取得了不错的交通流预测效果。由此可见,通过机器学习技术可以很好的预测交通流,从而能够帮助出行者合理规且在定领域的限定下,机器学习拥有极高的智能性,随着算法技术上的不断突破,机器学习的应用前景非常广阔。机器学习专门研究如何让计算机通过已有的经验或数据来不断进行预测,能有效缓解交通拥堵状况......”

9、“.....该模型综合考虑同区城各道路的关联性,在交通流量预测的准确性上有显著提。决策树算法相对比较简单,数据处理效率高且易于使用,在很多领域都有应用,比如医学的以及地理等方面都有很好的应用。支持向量机由等的于年提出的,技创新导报,徐健锋,汤涛,严军峰,刘真基于多机器学习竞争策略的短时交通流预测交通运输系统工程与信息,作者简介杨羽,男,黑龙江省绥化市人,佳木斯大学信息电交通数据资源的分割和信息碎片化交通信息模型复杂并且有各种各样的数据缺乏统的标准缺乏有效的市场推广机制,基于交通信息服务行业链和价值链的大量数据尚未,男,黑龙江省绥化市人......”

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