Traffic Management using Logistic Regression with Fuzzy Logic
(چکیده مقاله) :
Abstract :
Traffic congestion is one of the major problems in most of the cities across the globe and it leads to several other problems like pollution, time wastage, long traffic queues on roads and may cause accidents. Improvement of Road infrastructure is not always the feasible solution to resolve the problem. In real life scenario shorter distance route towards the destination attracts majority of people and at times it may aggravate traffic jam conditions. Therefore, a real time traffic information for intelligent decision making to decide the route preference is required. Moreover, a system which considers the factor of distance towards the destination along with real time traffic situation on that route will add to the solution to the congestion problem. certain parameters such as distance, weather condition, road location, day of week and time are considered to formulate the problem and to find solutions to these problems This paper outlines a combination of logistic regression with fuzzy logic such that a smart decision to preferred path can be taken. It is used to compute the probability of each possible path by considering the real time traffic information, distance and road condition and later is used to take decisions in an uncertain scenario. Proposed Method considers the number of parameters like distance, weather condition, road location, day of week and time.
(توضیحات تکمیلی) :
(توضیحات تکمیلی) :
Description :
مقاله ISI انگلیسی اصلی
سال انتشار:2018
فایل ISI انگلیسی اصلی ، با فرمت Pdf
تعداد صفحات فایل ISI انگلیسی اصلی: 10 صفحه
جهت دسترسی به ترجمه این مقاله به صفحه قبل بازگردید مقاله ای که در سمت چپ ، این مقاله قرار دارد ترجمه این مقاله می باشد .
سال انتشار:2018
فایل ISI انگلیسی اصلی ، با فرمت Pdf
تعداد صفحات فایل ISI انگلیسی اصلی: 10 صفحه
جهت دسترسی به ترجمه این مقاله به صفحه قبل بازگردید مقاله ای که در سمت چپ ، این مقاله قرار دارد ترجمه این مقاله می باشد .
Authors / Descriptions(نویسندگان/توضیحات): نویسندگان / توضیحات: مقاله ISI مربوط به ترجمه مقابل / مدیریت ترافیک با استفاده از رگرسیون لوجستیک همراه با منطق فازی/ نویسندگان: Anurag Singh Tomara,b, Mridula Singhc, Girish Sharmad, K.V. Aryae
Sent date(تاریخ ارسال) :
1398/03/22 | 6/12/2019
Number of visits(تعداد بازدید):
643
Key words (کلمات کلیدی):
Logistic regression ;Traffic management; congestion; fuzzy logic; optimization algorithm; fuzzy controller
Number of pages(تعداد صفحات) :
10
نظرات کاربران در مورد این آگهی | |
در حال حاضر هیچ نظری ثبت نگردیده است .
|