Resumen

La predicción del flujo de tráfico urbano siempre ha sido un ámbito importante para el desarrollo de ciudades inteligentes. Con el desarrollo de la tecnología de cómputo en el borde en los últimos años, los nodos de borde de las ciudades inteligentes pueden recolectar y procesar diversos tipos de datos de tráfico urbano en tiempo real, lo que lleva a la posibilidad de implementar tecnología de predicción de tráfico inteligente con análisis en tiempo real y retroalimentación oportuna en el borde. Dado las fuertes características no lineales del flujo de tráfico urbano, la participación de múltiples factores dinámicos y estáticos, y la creciente dificultad de la predicción del flujo de tráfico a corto plazo en un área metropolitana, este artículo propone un modelo de predicción del flujo de tráfico urbano basado en el algoritmo de optimización de enjambre de partículas caóticas-máquina de vectores de soporte suave (CPSO/SSVM). El modelo de predicción ha

• Materias:Redes de radio Sistemas de información Comunicaciones inalámbricas Cifrado de bloques
• Subjects:Radio Networks Information systems Wireless communications Block ciphers
• Palabras claves:Predicción del flujo de tráfico urbano; Construcción de ciudades inteligentes; Tecnología de computación en el borde; Análisis en tiempo real; Predicción de tráfico inteligente; Optimización caótica de enjambre de partículas
• Keywords:Urban traffic flow prediction; Smart city build-up; Edge computing technology; Real-time analysis; Intelligent traffic prediction; Chaotic particle swarm optimization