毕业实习报告的工程介绍怎么写。
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毕业实习报告：基于深度强化学习的智能交通控制系统设计与实现
一、项目背景
目前，城市化进程不断加快，交通问题已成为城市发展的瓶颈之一。如何优化车流控制，提高交通效率已成为一个紧迫的问题。而传统的交通管制方式已不能满足需求。因此，基于深度强化学习的智能交通控制系统应运而生。本项目旨在探究利用深度强化学习技术优化城市交通控制系统，提高交通效率。
二、项目主要内容
1、研究智能交通控制系统原理，包括交通流量分析和控制策略分析，并通过模型仿真得出系统模型；
2、学习深度强化学习算法，掌握 Q-learning、DQN、DDQN 等算法原理，并基于深度强化学习技术，设计智能交通控制系统；
3、搭建系统各组件框架，包括前端页面、服务器、数据处理模块、深度强化学习训练模块等；
4、对系统进行全面测试，包括功能测试、性能测试等，并测试其在多种场景下的优化效果；
5、根据测试结果，不断优化算法，对系统进行迭代升级。
三、项目实现
1、系统框架
本项目采用前后端分离的方式，前端使用 React.js 实现，后端使用 Flask 框架实现。前端页面包括地图界面和交通流量展示页面，后端包括数据处理模块和深度强化学习训练模块。
2、深度强化学习模型
本项目选择 DQN 作为主要算法，由于 DQN 适用于高维度、非线性的控制问题。实现过程中，选择 TensorFlow 框架深入研究 DQN 算法，模型有两层卷积层和三层全连接层。将模型输入设置为当前交通状态，输出为当前交通流量的控制策略。同时，如果状态过多，DQN 会陷入过拟合状态，因此我们尝试了 Dueling、Double 等算法。最终得出的算法结果明显提高了交通效率和控制质量。
3、系统测试
我们使用的测试数据包括交通流量数据、交通信号灯控制数据等。测试包括流量峰值期、交通拥堵期等多种场景，分别测试了交通效率和控制质量。测试结果表明，本系统在不同场景下均表现出优秀的效果，能够实现交通流量控制的优化。
四、项目总结
本项目探究了深度强化学习在城市交通控制中的应用，针对传统交通管制方式的问题，提出了一种新的研究思路。通过实现一个智能交通控制系统，得到了良好的测试结果，为城市交通控制的智能化和优化提供了一种新的思路。
https://m.habasit-longbelt.com/baogao/215202.html
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