Propozycja modelu NeuroFuzzy do sterowania ruchem pojazdów

W ciągu ostatniej dekady inteligentne systemy transportowe były szeroko badane w poszukiwaniu rozwiązań różnych problemów, z których jednym z najbardziej wyróżniających się jest efektywne i skuteczne zarządzanie drogami miejskimi. Wkład ten został wniesiony poprzez implementację różnych zaawansowanych technik obliczeniowych, takich jak: sieci neuronowe, algorytmy genetyczne, rozwiązania wieloprzedmiotowe, zastosowanie modeli heurystycznych, regresji liniowej, między innymi, osiągając wiarygodne i adekwatne wyniki dla badanych problemów. W tym sensie jednym z największych problemów, z jakimi borykają się administratorzy miast w ostatnich latach, jest to, że na niektórych drogach systemy regulacyjne i kontrolerzy ruchu nie działają skutecznie, ponieważ są przestarzałe w stosunku do wyzwań nowej ery technologicznej, ponieważ dynamika otoczenia drogi jest obserwowana nie jako aspekt ruchu, ale w odniesieniu do tego, jak warunki na drodze zmieniają się w miarę upływu czasu.