Predicción de tráfico urbano en tiempo real utilizando RFID y un modelo híbrido de bosque aleatorio LSTM

Este estudio presenta un nuevo sistema para la gestión del tráfico urbano en tiempo real utilizando identificación por radiofrecuencia y un modelo híbrido de aprendizaje automático. El sistema de Clasificación de Patrones de Tráfico utilizando LSTM-Bosque Aleatorio (TPC-LSTM-RF) predice con precisión la congestión, mejorando la movilidad urbana.