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Feng Xie1, Sebastian Naumann1, Olaf Czogalla1
1Institut für Automation und Kommunikation e.V., 39106 Magdeburg, Germany.
这项研究使用机器学习预测交通信号,通过长短期记忆 (LSTM) 网络实现超过95%的准确性. 这种方法通过预测信号而增强智能交通系统,而不需要有风险的直接通信.
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