A learning-based MPC framework for gridlock-aware over-saturated network traffic control

2026-04-07

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AI

DOI：10.1016/j.trb.2026.103470

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摘要

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• 将模型预测控制与图神经网络集成用于交通控制。 • 链路级吞吐量预测适应交通条件中的异质性。 • 图神经网络的梯度有助于网络状态调节。

Keyword:

model predictive control

graph neural network

traffic control

throughput prediction

network state regulation