Adaptive Neural Network Strategies for Optimizing Traffic Flow in Smart Cities: An AI-Driven Approach
Keywords:
Artificial Intelligence, Neural Networks, Traffic Optimization, Smart Cities, Real-time Data Analytics, Urban Mobility, Machine Learning, Reinforcement LearningAbstract
The increasing global urbanization and subsequent traffic congestion pose significant challenges to modern cities. This paper addresses these challenges by proposing adaptive neural network strategies that leverage real-time traffic data to optimize traffic flow within smart city environments. We employ a combination of deep learning techniques and reinforcement learning to develop a model that dynamically adjusts traffic signal timings based on real-time vehicular patterns. Our results indicate a notable reduction in average vehicle delay and overall congestion, demonstrating the potential of AI-driven solutions to enhance urban mobility. The findings underscore the importance of integrating advanced machine learning approaches to address complex urban traffic issues effectively.
References
Рагимов, Э. Р. О. (2010). Механизм верификации безопасности программных средств, функционирующих в системе защиты информации корпоративных сетей. Вопросы защиты информации, (4), 37-40.
Рагимов, Э. Р. (2006). Об одном подходе оценки риска при проектировании защищенных корпоративных сетей. Информационные технологии моделирования и управления, (1), 94-98.
Suleymanov, T. I., Mamedov, S. E., Ragimov, E. R., & Rahimov, J. R. (2024). Wind influence on the pollutants emitted spread by motor vehicles. Synchroinfo Journal, 10(4), 14-20.
Mamedov, S. E., & Rahimov, E. R. (2024). Information model of vehicle telematics data cluster collection using UAV. Synchroinfo Journal, 10(2), 21-27.
Барат, И. Э., Рагимов, Д. Р., Рагимов, Э. Р., & Велиев, Г. С. (2023). СРАВНИТЕЛЬНАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИХ, А ТАКЖЕ ИНТЕГРИРОВАННЫХ ПО ПАРАМЕТРУ СРЕДНЕВЗВЕШЕННЫХ ОЦЕНОК ГЕОЭКОЛОГИЧЕСКИХ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ ДАННЫХ. Вестник Забайкальского государственного университета, 29(1), 44-50.
Рагимов, Э. (2011). КВАЛИМЕТРИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ БЕЗОПАСНОСТИ ПРОГРАММНЫХ КОМПЛЕКСОВ, РЕАЛИЗУЮЩИХ СИСТЕМУ УПРАВЛЕНИЯ КОРПОРАТИВНЫМИ СЕТЯМИ. Problems of information technology, 2(1), 18-23.
Рагимов, Э. Р. О. (2011). Метрология элементов безопасности программных комплексов, реализующих систему защиты информации корпоративных сетей. Вопросы защиты информации, (2), 36-41.
Искендерзаде, Э. Б. О., Рагимов, Э. Р. О., & Джейхун, Р. (2024). НОВЫЕ КРИТЕРИИ ОЦЕНКИ ЭМИССИИ С И СО2 В ВОЗДУХ АВТОМОБИЛЬНЫМ ТРАНСПОРТОМ. Природные системы и ресурсы, 14(2), 47-54.
Рагимов, Э. Р. (2012). Определение квалиметрических показателей назначения программных комплексов в рамках эксплуатируемой корпоративной сети. Телекоммуникации, (8), 34-40.
Рагимов, Э. Р. О. (2012). Методология оптимальной идентификации расположения программных единиц в комплексе безопасных программ, реализующих систему защиты информации корпоративной сети. Вопросы защиты информации, (1), 51-57.
