TY -的A2 -安萨里,伊姆兰Shafique盟——他,Yongting AU -李,小可PY - 2022 DA - 2022/09/08 TI -可行性的经济预测模型基于智能算法的智能城市SP - 9723190六世- 2022 AB -智能城市更好地利用空间和更少的交通,更清洁的空气,和更高效的市政服务,提高人民的生活质量。大量的车辆不断地寻求达到智能城市复杂拥挤的黑点获取公共停车位。它对交通和居民提出的挑战。如此庞大的人口,道路拥堵是一个严重的挑战。它浪费至关重要的资源,如燃料、金钱,,最重要的是,时间。找到一个好的位置公园是在高速公路上交通堵塞的原因之一。提出了一种深上优于经济预测模型(DL-EFM)智能城市的长期经济增长。城市交通管理是至关重要的保证人们和整个城市的产品可以自由移动。许多汽车试图达到智能城市拥挤的地区很难获得一个公共停车场。这是司机和居民的不便。 Different traffic management authorities have implemented an artificial neural network (ANN) to resolve the issue, and modern vehicle systems have been coupled with intelligent parking solutions. The experimental outcome of the deep learning-based economic forecasting model improves traffic estimation, accuracy prediction in traffic flow, traffic management, and smart parking when compared to existing methods. SN - 1574-017X UR - https://doi.org/10.1155/2022/9723190 DO - 10.1155/2022/9723190 JF - Mobile Information Systems PB - Hindawi KW - ER -