Proposta di un modello NeuroFuzzy per controllare il traffico dei veicoli

Durante l'ultimo decennio, i sistemi di trasporto intelligenti sono stati ampiamente studiati alla ricerca di contributi a diversi tipi di problemi, essendo uno dei pi importanti la gestione efficiente ed efficace delle strade urbane. Questi contributi sono stati dati attraverso l'implementazione di diverse tecniche di calcolo avanzate come: reti neurali, algoritmi genetici, soluzioni multi-obiettivo, applicazione di modelli euristici, regressioni lineari, tra gli altri, raggiungendo risultati affidabili e adeguati per i problemi studiati. In questo senso, uno dei maggiori problemi affrontati dagli amministratori cittadini negli ultimi anni che, all'interno di alcune strade, i sistemi di regolazione e i controllori del traffico non funzionano efficacemente perch sono obsoleti alle sfide di questa nuova era tecnologica, perch la dinamica dell'ambiente di una strada viene osservata non come un aspetto del movimento ma in relazione a come le condizioni della strada stanno cambiando con il passare del tempo.