A Physics-Informed Deep Learning Paradigm for Car-Following Models

Este trabalho de pesquisa apresenta um novo paradigma de deep learning informado pela física para desenvolver modelos de acompanhamento de carros. A abordagem visa integrar princípios físicos fundamentais em redes neurais profundas para melhorar a precisão e a interpretabilidade das simulações de tráfego.