IoTとWSNを予測モデルと最適化と統合する新しいアプローチによるスマートシティの効率と持続可能性の向上

スマートシティソリューションの開発は、グローバルな都市化の課題に対処するために交通管理と環境の持続可能性に必要です。この考えに基づき、本論文はスマートシティ管理においてIoTと無線センサーネットワークを予測モデルおよび最適化手法と統合する新しい方法を提案します。この目的のために、交通センサー（赤外線、超音波）と環境センサー（空気質、湿度、ガス）を都市内の戦略的な地点に設置し、交通と汚染に関するリアルタイムデータを収集します。次に、このデータはANN（人工ニューラルネットワーク）、DTまたは決定木、KNN（K近傍法）、RFまたはランダムフォレストなどの機械学習モデルと共に使用されます。実際のところ、反復的なトレーニングプロセスを通じて、私たちのモデルは時間と共にますます高精度を達成しました。現在、彼らは実際に学習し、変化する都市のダイナミクスに適応することができます。このアプローチの全体的な解決策は、スマートシティインフラ管理における情報に基づく意思決定に関係しています。都市の利害関係者は、先進的なセンサー技術と機械学習アルゴリズムを活用して交通混雑に対処し、汚染を減らし、スマートシティの生活の質を向上させるデータ駆動の意思決定を行うことができます。都市の計画者、政策立案者、および環境の質を改善するためにスマートシティソリューションに取り組む技術者は、すべてこの研究の成果に関心を持つでしょう。