基于深度强化学习的交通信号灯控制论文
资源描述
本资源文件提供了一篇关于基于深度强化学习的交通信号灯控制的论文。交通问题具有非线性不确定性的特征，传统算法往往难以取得较好的效果。深度学习模型在处理非线性、时序性的数据上拥有良好的表现。由此提出一种基于深度强化学习的信号灯控制系统。
论文内容概述
该系统包括了以下几个部分：
- 数据生成：使用实时的交通数据或仿真环境产生数据。
- 交通信息预测：通过LSTM循环神经网络预测未来的交通信息。
- 决策模型：使用DDPG深度强化学习模型进行决策。
在多个数据集上的实验验证了该算法的优越性及泛化能力。
适用人群
- 对交通信号灯控制感兴趣的研究人员
- 希望了解深度强化学习在交通领域应用的学者
- 需要相关领域参考文献的工程师和学生
使用说明
下载该资源文件后，您可以阅读论文以了解基于深度强化学习的交通信号灯控制系统的详细设计和实验结果。希望该论文能为您的研究或项目提供有价值的参考。