5、基于机器学习的量子模型对智慧城市交通流量进行分类

基于机器学习的量子模型对智慧城市交通流量进行分类

1 引言

智慧城市的交通管理面临诸多难题，如污染、能源消耗、拥堵和交通延误等。要有效管理交通，需要多种系统协同工作，像智能停车管理系统、车辆路线管理系统和交通预测系统等。

交通事故导致的死亡人数不断上升，这是亟待解决的重大公共问题。用户行为、道路基础设施、环境状况和机械故障等都是导致汽车碰撞的关键因素。交通拥堵也是国家交通系统面临的重要问题，交通流量管理不善、执法不足、基础设施陈旧或缺失以及信号故障等都可能引发道路事故。

采取预防性的交通安全措施能够减少公路、城市和城市交通中的死亡人数。路边设备，如计算机地图、警报系统和交通监控器等，有助于提高交通安全。通过定位瓶颈、收集拥堵程度估计、传播交通现状信息和提供替代路线等方法，可以帮助减少拥堵。

深度学习（DL）模型在预测交通事故方面比其他机器学习方法表现更出色，如采样、回归、相关分析、聚类算法、k - 最近邻算法和人工神经网络（ANNs）等。为了预测碰撞，常使用卷积神经网络（CNN）、转置CNN和长短期记忆网络（LSTM）等DL方法。通过系统随机采样可以减少偏差，有意采样则能更高效地选择研究对象。

拥堵集群在满足各种应用需求方面具有无与伦比的适应性，它们不断变化并重新组织。K - 最近邻（KNN）算法可用于对不同交通情况进行分类，并优先选择当地居民反馈良好的分类。ANN在特征提取和识别潜在冲击或影响方面也有显著效果。CNN可用于提取图像信息，LSTM常用于处理时间序列数据以预测交通事故，转置CNN则可用于生成预测碰撞图像。

2 相关工作

许多研究关注地理信息和地理空间技术在交通系统中的应用。一些研究涉