AbstractThe academic and industry h

Abstract
The academic and industry have entered big data era in many computer software and embedded system related fields. Intelligent transportation system problem is one of the important areas in the real big data application scenarios. However, it is posing significant challenge to manage the traffic lights efficiently due to the accumulated dynamic car flow data scale. In this paper, we present NeverStop, which utilizes genetic algorithms and fuzzy control methods in big data intelligent transportation systems. NeverStop is constructed with sensors to control the traffic lights at intersection automatically. It utilizes fuzzy control method and genetic algorithm to adjust the waiting time for the traffic lights, consequently the average waiting time can be significantly reduced. A prototype system has been implemented at an EBox-II terminal device, running the fuzzy control and genetic algorithms. Experimental results on the prototype system demonstrate NeverStop can efficiently facilitate researchers to reduce the average waiting time for vehicles.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บทคัดย่อสถาบันการศึกษาและอุตสาหกรรมป้อนข้อมูลยุคคอมพิวเตอร์ซอฟต์แวร์และระบบฝังตัวหลายสาขาที่เกี่ยวข้อง ปัญหาระบบขนส่งอัจฉริยะเป็นพื้นที่สำคัญในสถานการณ์จริงข้อมูลแอพลิเคชันอย่างใดอย่างหนึ่ง อย่างไรก็ตาม มันจะวางตัวท้าทายการจัดการสัญญาณไฟจราจรได้อย่างมีประสิทธิภาพเนื่องจากรถแบบไดนามิกที่สะสมกระแสข้อมูลขนาด ในกระดาษนี้ เรานำเสนอ NeverStop ซึ่งใช้อัลกอริทึมทางพันธุกรรมและวิธีการควบคุมที่พร่าเลือนในข้อมูลระบบขนส่งอัจฉริยะ NeverStop มีโครงสร้างกับเซนเซอร์เพื่อควบคุมไฟจราจรที่สี่แยกโดยอัตโนมัติ มันใช้วิธีการควบคุมที่พร่าเลือน และอัลกอริทึมทางพันธุกรรมเพื่อปรับเวลารอสำหรับไฟจราจร ดังนั้นเวลารอคอยเฉลี่ยจะลดลงอย่างมีนัยสำคัญ ระบบต้นแบบมีมา EBox II นัลอุปกรณ์ ควบคุมเลือนและอัลกอริทึมทางพันธุกรรมที่เรียกใช้ ผลการทดลองในระบบต้นแบบสาธิต NeverStop ได้อย่างมีประสิทธิภาพสามารถอำนวยความสะดวกนักวิจัยเพื่อลดค่าเฉลี่ยของเวลาสำหรับรถรอ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทคัดย่อ
นักวิชาการและภาคอุตสาหกรรมได้เข้าสู่ยุคข้อมูลขนาดใหญ่ในซอฟแวร์คอมพิวเตอร์จำนวนมากและฝังตัวระบบสาขาที่เกี่ยวข้อง ปัญหาระบบขนส่งอัจฉริยะเป็นหนึ่งในพื้นที่ที่สำคัญในสถานการณ์ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ที่แท้จริง อย่างไรก็ตามได้มีการวางตัวความท้าทายที่สำคัญในการจัดการสัญญาณไฟจราจรได้อย่างมีประสิทธิภาพเนื่องจากการไหลของรถแบบไดนามิกขนาดข้อมูลสะสม ในบทความนี้เรานำเสนอ NeverStop ซึ่งใช้ขั้นตอนวิธีพันธุกรรมและวิธีการควบคุมฟัซซี่ในข้อมูลขนาดใหญ่ระบบขนส่งอัจฉริยะ NeverStop ถูกสร้างด้วยเซ็นเซอร์ในการควบคุมสัญญาณไฟจราจรที่สี่แยกโดยอัตโนมัติ มันใช้วิธีการควบคุมฟัซซี่และขั้นตอนวิธีพันธุกรรมเพื่อปรับเวลาที่รอคอยสำหรับสัญญาณไฟจราจรดังนั้นค่าเฉลี่ยของเวลาที่รอคอยจะลดลงอย่างมีนัยสำคัญ ระบบต้นแบบได้รับการดำเนินการที่อุปกรณ์ปลายทาง ebox-II วิ่งควบคุมฟัซซี่และขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรม ผลการทดลองในระบบต้นแบบแสดงให้เห็นถึง NeverStop ได้อย่างมีประสิทธิภาพสามารถอำนวยความสะดวกให้นักวิจัยเพื่อลดเวลาในการรอคอยเฉลี่ยสำหรับยานพาหนะ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บทคัดย่อวิชาการและอุตสาหกรรมได้ป้อนยุคใหญ่ข้อมูลในคอมพิวเตอร์ซอฟต์แวร์และระบบสมองกลฝังตัว สาขาที่เกี่ยวข้อง ปัญหาระบบการขนส่งอัจฉริยะเป็นหนึ่งในพื้นที่ที่สำคัญในการประยุกต์ใช้จริงใหญ่ข้อมูลสถานการณ์ อย่างไรก็ตาม มันวางตัวอย่างท้าทาย จัดการจราจรไฟได้อย่างมีประสิทธิภาพ เนื่องจากการสะสมการไหลแบบไดนามิกบริการข้อมูลขนาด ในกระดาษนี้เรานำเสนอ neverstop ซึ่งใช้ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมและวิธีการควบคุมแบบฟัซซี่ใหญ่ข้อมูลระบบขนส่งชาญฉลาด . neverstop ถูกสร้างขึ้น ด้วยเซ็นเซอร์เพื่อควบคุมสัญญาณไฟจราจรที่แยกโดยอัตโนมัติ มันใช้วิธีการควบคุมแบบฟัซซี่และขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมเพื่อปรับระยะเวลาที่ต้องรอสัญญาณไฟจราจร จากนั้นเวลารอคอยเฉลี่ย จะลดลงอย่างมาก . ระบบต้นแบบได้ถูกนำมาใช้ใน ebox II อุปกรณ์ปลายทางวิ่งการควบคุมแบบฟัซซีและขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรม ผลการทดลองในระบบต้นแบบที่แสดงให้เห็นถึง neverstop อย่างมีประสิทธิภาพสามารถช่วยนักวิจัยเพื่อลดเวลารอคอยเฉลี่ย สำหรับยานพาหนะ