I AE S In t er na t io na l J o urna l o f   Art if icia l In t ellig ence   ( I J - AI )   Vo l.   14 ,   No .   3 ,  J u n e  2 0 2 5 ,   p p .   2402 ~ 2 4 1 1   I SS N:  2 2 5 2 - 8 9 3 8 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijai.v 14 .i 3 . p p 2 4 0 2 - 2 4 1 1           2402     J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij a i . ia esco r e. co m   Trend a na ly sis  of  ma chine learning   techniqu es for  tra ff ic  co ntrol ba sed o n  biblio metrics       H ild a   L uthf iy a h ,  E k o   Sy a m s ud di n H a s rit o ,  T ri  Wido do ,  So f wa n H ida y a t ,  O kg hi Ada m   Q o wiy   R e se a r c h   C e n t e r   f o r   Tr a n s p o r t a t i o n   T e c h n o l o g y ,   N a t i o n a l   R e se a r c h   a n d   I n n o v a t i o n   A g e n c y ,   Ta n g e r a n g   S e l a t a n ,   I n d o n e s i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J an   2 9 ,   2 0 2 4   R ev is ed   No v   1 8 ,   2 0 2 4   Acc ep ted   No v   2 4 ,   2 0 2 4       M a c h in e   lea rn i n g   in   traffic  c o n tro l  f o r  i n telli g e n t   tran sp o rtatio n   sy ste m s   (M L - ITS TC)   a ims   to   e n h a n c e   u se r  c o o rd i n a ti o n   a n d   sa fe ty   wit h in   tran sp o rtati o n   n e two r k s,  u l ti m a tely   imp ro v in g   o v e ra ll   traffi c   sy ste m   p e rfo rm a n c e .   M L - ITS TC  is  a c h iev e d   b y   lev e ra g i n g   d a ta  t o   e x e c u te   m a c h in e   lea rn in g   a l g o rit h m s  in   i n telli g e n t  tran sp o rtati o n   m a n a g e m e n t  a n d   o p ti m izin g   traffic  flo w  to   p re v e n t  o r  r e d u c e   c o n g e sti o n .   Th is  p a p e r   c o n d u c ts  b ib li o m e tri c   a n a ly sis   to   e x p lain   t h e   re se a rc h   sta tu s,  d e v e lo p m e n t  t ra jec to ry ,   a n d   c h a ll e n g e s  o f  M L - ITS TC,   d r a win g   in si g h ts  fro m   li tera tu re   i n   t h e   S c o p u s   d a tab a se   li tera tu re   c o v e rin g   2 0 1 3   to   No v e m b e r  2 0 2 3 .   T h e   b i b li o m e tri c   a n a ly sis  o f  M L - I TS TC  i n c lu d e s :  p e rfo rm a n c e   a n a ly sis ,   sc ien c e   m a p p in g   a n a ly sis ,   a n d   c it a ti o n   a n a ly sis.  T h e   e v a lu a ti o n   o f  M L  a l g o rit h m   tr e n d s  o v e r   th e   1 0 - y e a r  sp a n   i n d ica tes   th a t   tr a ffic  p re d ictio n   (T P ) ,   n e u ra l  n e t wo rk s,  a n d   d e e p   lea rn i n g   a re   fre q u e n tl y   u s e d   k e y w o rd s.   F u rth e r,   a n   e x a m in a ti o n   o f   k e y wo r d s  u se d   o v e r  th e   e n ti re   p e rio d   a n d   in   2 0 2 3   (u p   t o   N o v e m b e r)  sh o ws   th a t  re in f o rc e m e n t  lea rn in g   (RL)   is  th e   late st  p o p u lar  a p p r o a c h   f o r  traffic   c o n tro l  in   tran s p o rtati o n .   Th e   re su lt s  p ro v i d e   a   c o m p re h e n siv e   v i e w  o f  th e   o p p o rt u n it ies   a n d   c h a ll e n g e s  i n   M L - IT S TC,   c o v e ri n g   d a ta,   m o d e ls,   a n d   a p p li c a ti o n s,  o ffe ri n g   re se a rc h e rs  in sig h ts  in to   t h e   c u rre n t  a n d   f u tu r e   d irec ti o n s  o f  M L - ITS TC   re se a rc h .   K ey w o r d s :   B ib lio m etr ic  an aly s is   I n tel li g e n t   t r a n s p o r t ati o n   s y s t e m   Ma ch in e  lear n in g   Sco p u s   d atab ase   T r af f ic  co n tr o l   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Ok g h i A d am   Qo wiy   R esear ch   C en ter   f o r   T r an s p o r t atio n   T ec h n o lo g y ,   Natio n al  R esear ch   an d   I n n o v atio n   Ag e n c y   KST  B . J .   Hab ib ie  B R I N  Ser p o n g ,   Ko ta  T an g e r an g   Selatan ,   B an ten   1 5 3 1 4 ,   I n d o n esia   E m ail: o k g h i.a d am . q o wiy @ b r in . g o . id       1.   I NT RO D UCT I O N     I n tellig en t  tr an s p o r tatio n   s y s t em s   ( I T S)  ar e  b u ilt  to   i n cr ea s e  s af ety   an d   ef ficien cy   i n   tr an s p o r tatio n   b y   ad d r ess in g   v ar io u s   tr af f ic - r elate d   is s u es,  s u ch   as   tr af f ic  m an ag em en t,  ac cid en t  p r e v en tio n ,   to ll  r o ad s ,   p ar k in g   s y s tem s ,   an d   p o llu ti o n   co n tr o l  [ 1 ] ,   [ 2 ] .   T h e  ad v a n t ag e  o f   I T S  is   its   co s t - ef f ec tiv en ess   th r o u g h   a   m eth o d   o f   co n tr o llin g   tr af f ic  o p er atio n s   with o u t  r eq u ir i n g   ad d itio n s   o r   m o d if icatio n s   to   ex is tin g   r o ad   f ac ilit ies  [ 3 ] ,   [ 4 ] .   I T S  c o m b in es  ad v a n ce d   tech n o l o g ies  s u ch   as   elec tr o n ic   s en s o r   tech n o l o g y ,   d ata   tr an s m i s s io n   tech n o lo g y ,   an d   in tellig en t  co n tr o l  tech n o l o g y ,   r esu ltin g   in   b ig   d ata  [ 5 ] ,   [ 6 ] .   Ho wev er ,   p r o b lem s   with   b ig   d ata  in clu d e  d ata  s t o r ag e,   d ata  an aly s is ,   an d   d ata  m an ag em e n t.  C o m b in in g   d iv er s e  an d   b i g   d ata   o b tain ed   f r o m   I T S with   m ac h i n e  lear n in g   ( ML )   in c r ea s es a cc u r ac y   an d   ex p ed ites   d ata  an al y s is   [ 7 ] .   T h e  ML   alg o r ith m   p r o ce s s es  d ata  th r o u g h   s ev e r al  s tag es,  in clu d in g   r eg r ess io n ,   class if icatio n ,   clu s ter in g ,   a n d   d eter m in in g   a s s o ciatio n   r u les  [ 8 ] .   I t  i d en tif ies  r elatio n s h ip s   b etwe en   f ea tu r es  an d   o u tp u ts ,   n am el y   lab ellin g ,   p atter n s ,   a n d   m ak es  d ec is io n s   b ased   o n   p ar ticu lar   d ata,   i n v o lv e d   i n   th e  tr a n s p o r tatio n   s ec to r .   I n   r ec en t  y ea r s ,   m an y   p ap er s   wo r ld wid e  h av e  f o cu s ed   o n   ex p lo r in g   t h e  r esear ch   s tatu s   o f   ML   alg o r ith m s   ap p lied   in   I T S.   Fo r   in s tan ce ,   ML   is   u s ed   in   u r b an   tr a n s p o r tatio n   to   p r ev e n t   v eh icle  c o n g esti o n   th r o u g h   p r ed ictiv e   v eh icle   an aly s is   [ 9 ] ,   [ 1 0 ] .   C h en   et  a l.   [ 1 1 ]   in tr o d u ce d   d ee p   lear n i n g   ( DL )   f o r   r ea l - tim e  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       Tr en d   a n a lysi s   o f m a ch in e  lea r n in g   tech n iq u es fo r   tr a ffic c o n tr o l b a s ed   o n   b ib lio metrics   ( Hild a   Lu th fiya h )   2403   v eh icle  co u n tin g ,   wh ich   ca n   f u r th er   p r e d ict  tr af f ic   f lo w   u s in g   co n v o lu tio n al  n eu r al   n etwo r k   ( C NN)   an d   g r ap h   co n v o l u tio n al  n e u r al  n etwo r k   ( GC NN)   [ 1 2 ] ,   [ 1 3 ] .   Mo r eo v er ,   ML   ca n   b e   ap p lied   o n   h i g h way s   f o r   v e h icle  tr ajec to r y   p r e d ictio n   wh ile  lin e  ch an g in g   [ 1 4 ] .   B ased   o n   th e   m u ltit u d e  o f   s tu d ies  ab o u t   ML - I T S   to p ics,  a   b ib lio m etr ic  r ev iew  s tu d y   is   e s s en t ial  to   p r o v id i n g   a  h o lis tic  u n d e r s tan d in g   o f   th e   r esear ch   lan d s ca p e  in   t h is   ar ea .   B ib lio m etr ic  r e v iew  is   a  m eth o d   t o   ex p lo r e  a n d   an aly ze   la r g e  a m o u n ts   o f   s cien tific   d ata,   p r o v id in g   an   o v er v iew  o f   jo u r n al  d ev elo p m en t  an d   ev o lu tio n   [ 1 5 ] .   Sev er al  s tu d ie s   h av e   e x p lo r e d   b ib lio m etr ic   a n aly s is   in   th e  I T S  ar ea ,   s u ch   a s   b ig   d ata  to p ics  i n   I T S  [ 1 6 ] ,   ML   in   g e n er al  as  t h e  p r im ar y   t o p ic  [ 1 7 ] ,   a n d   r ein f o r ce m en t   lear n in g   ( R L )   f o r   t r an s p o r tatio n   [ 1 8 ] .   Oth er   s tu d ies  h av e   u s ed   d at ab ase  I E E E   t r an s ac tio n s   o n   in tellig en t  tr an s p o r tatio n   s y s t em s   ( T - I T S)   with   v ar y in g   s p an s   o f   y ea r s   to   s ee   r esear ch   tr en d s   r elate d   to   I T S  [ 1 9 ] ,   [ 2 0 ] .   Acc o r d in g   to   T o m as ze wsk a  an d   Flo r ea   [ 2 1 ] ,   b ib lio m etr ic  u s in g   to   id e n tify   tr en d s   b ased   o n   u r b a n   s m ar t  m o b ilit y   s cien tific   liter atu r e  b ased   o n   W eb   o f   Scien ce   an d   Sco p u s   d atab ases .   Ho wev er ,   n o n e  o f   th ese  s tu d i es  h as  b ee n   co n d u cted   o n   b i b lio m etr ics  r eg ar d i n g   th e   u s e   o f   ML   i n   tr af f ic  co n tr o l  f o r   in tellig e n t  tr an s p o r tatio n   s y s tem s   ( ML - I T STC).   T h is   s tu d y   q u a n titativ ely   an d   v is u ally   an aly ze s   th e  ac ad em ic  lan d s ca p e ,   r esear ch   tr en d s ,   an d   k n o wled g e   d is s em in atio n   p a th s   in   ML - I T STC.  B ib lio m etr ic  an aly s is   in v o lv es   r an k in g   an d   ev alu atin g   th e  jo u r n al’ s   life s p an   o v er   1 0   y ea r s ,   g u id in g   to   r ea d er s ,   au th o r s ,   a n d   r ev iewe r s   with   an   o v er v iew  o f   th e  d ev elo p m en t  an d   ev o lu tio n   o f   ML - I T S T C   to p ic  jo u r n als.  C lu s ter in g   b ased   o n   k e y wo r d s   is   d o n e  to   illu s tr ate  th e  g r o wth   tr en d   o f   p u b licatio n s   an d   r esear ch   p atter n s   in   ML - I T STC s p an s   2 0 1 3   t o   No v em b er   2 0 2 3 .     T h is   p ap er   is   o r g an ized   as  f o llo ws:   an   ex p lan atio n   o f   th e  d ata  s o u r ce   a n d   m eth o d   u s ed   in   th is   b ib lio m etr ic  s tu d y   is   p r esen te d   in   s ec tio n   2 .   Sectio n   3   r ev ie ws  th e  r esu lts   o f   th e   b ib lio m e tr ic  an aly s is ,   wh ich   h as  b ee n   d iv i d ed   in to   th r ee   s ec tio n s :  s ec tio n   3 . 1   f o cu s es  o n   th e  s tatis tical  p er f o r m an ce ,   s ec tio n   3 . 2   p r esen ts   th e  v is u aliza tio n   o f   b ib lio g r ap h ic  co u p lin g ,   an d   s ec tio n   3 . 3   ex am in es  th e  r esear ch   p u b lica tio n   tr en d s .   Fin ally ,   th e  co n clu s io n   o f   o u r   f in d in g s   an d   p o i n ts   f o r   s o m e  f u tu r e   r ec o m m en d atio n s   ar e  g iv e n   in   s e ctio n   4 .       2.   M E T H O D   T h is   s tu d y   aim s   to   d eter m i n e  th e  r esear ch   s tatu s ,   d ev elo p m en t ,   an d   tr e n d s   o f   ML - I T STC  b y   an aly zin g   liter atu r e  f r o m   t h e  Sco p u s   d atab ase.   Sco p u s   is   r eg ar d ed   as  o n e   o f   th e  lar g est  cu r ated   d atab ases   s elec ted   th r o u g h   a  co n ten t  s elec tio n   p r o ce s s   with   co n tin u o u s   r e - ev alu atio n   [ 2 2 ] ,   [ 2 3 ] .   Fig u r e  1   illu s tr ates  th e   f lo w  o f   r e s ea r ch   m eth o d s   an d   p r o t o co ls .   In   th is   b ib lio m e tr ic  s tu d y ,   we  d i d   n o t  d ir ec tl y   ad d r ess   th e  ML   alg o r ith m   t o p ic  b u t  f o cu s ed   o n   th e   ar ea s   en c o m p ass ed   b y   t h e  to p ic,   in clu d in g   DL ,   s u p e r v is ed   lear n in g   ( SL) ,   u n s u p er v is ed   lear n in g   ( UL ) ,   R L ,   an d   ev o lu tio n ar y   lear n in g   ( E L )   [ 1 0 ] .   C o n s eq u en tly ,   th e  b i b lio m etr ic  m eth o d   was  im p lem en ted   u s in g   th e   s p ec if ied   k ey wo r d s :  ( T I T L E - AB S - KE Y( in tellig en t  AND  t r an s p o r tatio n   AND  s y s tem )   AND  T I T L E - AB S - KE Y( tr af f ic  AND  co n tr o l)   AND  T I T L E - AB S - KE Y( d ee p   AND  lear n in g )   OR   TITLE - AB S - KE Y( s u p er v is ed   AND  lear n in g )   OR   T I T L E - AB S - KE Y( u n s u p er v is ed   A ND  lear n in g )   OR   TITLE - AB S - KE Y( r ein f o r ce m en t A ND  lear n in g )   OR   T I T L E - AB S - KE Y( ev o lu tio n ar y   AN D  lear n in g ) ) .   T h e  s elec ted   b ib lio m etr ic  a n aly s is   u tili ze s   co - wo r d   a n a ly s is ,   f o cu s in g   o n   d escr ib in g   th em atic  r elatio n s h ip s   am o n g   w o r d s   t h at  f r e q u en tly   ap p ea r   t o g eth er   in   “a u th o r ’ s   k e y wo r d s , ”   “a r ticle  titl e, ”  an d   “a b s tr ac t”  [ 1 5 ] .   T h e  d o cu m en t   s ea r ch   is   lim ited   to   a  1 0 - y ea r   p er io d   f r o m   2 0 1 3   to   2 0 2 2 .   Su b s eq u en tly ,   s u b ject   ca teg o r izatio n s   wer e  f o cu s ed   o n   co m p u ter   s cien ce ,   en g i n ee r in g ,   an d   m ath e m atics,  wh ile  th e  r em ain d er   co v er ed   s o cial  s cien ce ,   en er g y ,   en v ir o n m en tal   s cien ce ,   an d   n eu r o s cien ce .   T h e  a p p licatio n   o f   k e y wo r d s   an d   lim itatio n s   in   th e  s ea r ch   o n   Sco p u s   y ield e d   4 9 4   d o cu m en ts ,   in clu d in g   2 3 6   co n f e r en ce   p r o ce ed in g s ,     2 1 5   j o u r n als,  a n d   4 3   b o o k   s e r ies,  all  wr itten   in   E n g lis h .   T h e  d ataset,   co llected   in   co m m a - s ep ar ated   v alu es  ( C SV)   f o r m at,   was  p r o ce s s ed   u s in g   Mic r o s o f t  E x ce l   to   ex a m in e  tr en d s   an d   p atter n s   o f   r e s ea r ch   p u b licatio n s   o v er   a  s p ec if ic  p er io d   [ 2 3 ] .   I n   th e  f o llo win g   p r o c ess in g   s tag e,   k ey wo r d   p r e - p r o ce s s in g   was  ca r r ied   o u t  b y   co m b in i n g   s y n o n y m s   an d   ter m s   in to   a  s tan d ar d   f o r m   u s in g   Op en R ef in e.   T h is   s o f twar e  is   u s ed   to   clea n   an d   f ilter   d ata  th r o u g h   v ar io u s   m eth o d s   wh ile  o f f e r in g   co m p atib ilit y   with   s ev er al  s e co n d ar y   d ata  s o u r ce s   [ 2 4 ] ,   [ 2 5 ] .   I n   th is   s tu d y ,   th e  ev o lu tio n   o f   ML - I T STC p u b li ca tio n s   o v er   a  ce r tain   p er io d   ca n   b e  s ee n   u s in g   k ey wo r d s .   VOSv iewe r   was u s ed   as  a  co - o cc u r r e n ce   n etwo r k   m ap p er   to   cr ea te  a  b i b lio m e tr ic  m ap   to   v is u alize   th e  r elatio n s h ip   b etwe en   k ey wo r d s   i n   ea ch   p u b licatio n   with in   th e  b i b lio m etr ic  n etwo r k   f o r   f u tu r e   ex am in atio n   [ 1 7 ] ,   [ 1 8 ] .   T h e   r esear ch   in v o lv ed   an al y zin g   an d   m a p p in g   ar ticle  d ata  r elate d   to   tr en d s   in   th e  n u m b er   o f   p a p er s   ea ch   y ea r ,   au th o r s ,   lo ca tio n s ,   in s titu tio n s ,   p u b lis h er s ,   citatio n s ,   an d   k ey wo r d s .   T h is   s tu d y   co n d u cte d   a  c o - o c cu r r en ce   an aly s is ,   em p h asizin g   th e   f r e q u en c y   o f   k e y wo r d   o cc u r r en ce s   ( OC )   in   co r e   p ap e r s   th at  s ig n i f ican tly   im p ac t   th e     ML - I T STC  f ield   with in   th e  n etwo r k   [ 2 6 ] .   Fu r th er m o r e,   m ea s u r e  th e  r an g e  an d   in ten s ity   o f   in f lu e n ce   o f   a   n o d e  i n   th e  n etwo r k   u s in g   t o tal  lin k   s tr en g th   ( T L S)  [ 2 7 ] .   F o llo win g   th e   an aly s is ,   th e  r es u lts   wer e  o r g a n ized   an d   p r esen ted   in   m ap   f o r m ,   c o m p lete  with   n etwo r k   co n n ec tio n s   an d   co lo r   d if f e r en tiatio n .   I n   a  n etwo r k   m a p ,   lar g er   cir cles  o f   th e  s am e  co l o r   s ig n if y   g r ea ter   in f lu e n ce   an d   r elev an ce   o f   a  k ey w o r d   c o m p ar ed   t o   o th er s     [ 2 8 ] ,   [ 2 9 ] .   I f   two   o r   m o r e  p a p er s   cite  th e  s am e  d o cu m en t,  co n n ec tio n s   ar e  estab lis h ed   b etwe en   th ese  p ap er s ,   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell ,  Vo l.  1 4 ,   No .   3 ,   J u n e  2 0 2 5 :   2 4 0 2 - 2 4 1 1   2404   f o r m in g   n ew   clu s ter s .   W e  r est r icted   th e   s ea r ch   s co p e  b y   ad d in g   t h e  s p ec if ic   k ey w o r d   “tr af f ic  co n tr o l”   in   t h e  ML - I T STC  Sco p u s   d atab ase   f r o m   2 0 1 3   to   2 0 2 2 .   T h is   a p p r o ac h   aim ed   to   id en tify   t h e  m o s t  in f lu en tial  p u b licatio n s   s o lely   o n   th e  ap p l icatio n   o f   tr af f ic  co n t r o l w ith i n   th e  ML - I T STC d o m ain .           Fig u r e  1 .   R esear ch   m eth o d o l o g y   f lo wch a r t       3.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N     3 . 1 .     P er f o r m a nce  bib lio m et ric  a na ly s is   o f   M L - I T S T C   Fig u r e  2   illu s tr ates  th e  a n n u a l  tr en d   in   d o c u m en t   p r o d u cti o n   f r o m   2 0 1 3   to   2 0 2 2 ,   h ig h li g h tin g   t h e  g r o wth   in   p u b licatio n s   r elate d   to   ML - I T STC.  T h is   tr en d ,   s p an n in g   1 0   y ea r s ,   ca n   b e  ca teg o r ized   in t o   th r e e   d is tin ct  p h ases :  th e  em er g in g   p h ase,   th e  p ick - u p   p h ase ,   an d   th e  r ap id   d ev elo p m en t   p h ase  [ 3 0 ] .   Fro m     2 0 1 3   to   2 0 1 5 ,   th er e   was  a  lo w  in cr ea s e  o f   less   th an   f iv e  a d d itio n al  d o cu m e n ts   p er   y ea r ,   ch ar ac ter izin g   th is   p er io d   as  th e  em er g in g   p h ase.   T h en ,   in   t h e  p ick - u p   p h ase  f r o m   2 0 1 6   t o   2 0 1 8 ,   an   i n cr ea s e  in   th e  d o cu m e n t  co u n t  o cc u r r ed ,   s u r p ass in g   1 0   to   3 0   d o cu m e n ts   p er   y ea r .   T h e  r ap id   d ev elo p m en t  p h ase  f r o m   2 0 1 9   to   2 0 2 2   is   m ar k ed   b y   s u b s tan tial g r o wth ,   ex ce ed in g   6 0   t o   1 0 0   d o cu m en ts   p er   y ea r .           Fig u r e  2 .   Nu m b er s   o f   p ap e r s   in   th e  f ield   o f   ML - I T STC   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       Tr en d   a n a lysi s   o f m a ch in e  lea r n in g   tech n iq u es fo r   tr a ffic c o n tr o l b a s ed   o n   b ib lio metrics   ( Hild a   Lu th fiya h )   2405   Fu r th er   ex p lo r atio n   w as  co n d u cted   to   p r o v i d e  in - d ep th   b ib l io m etr ic  an aly s is   b y   o b s er v in g   th e  m o s t  s ig n if ican t  v ar iab les  in   th e   f ie ld   o f   ML - I T STC.  Fig u r e  3   d i s p lay s   b ar   g r a p h s   p r esen tin g   t h e  to p   1 0   r a n k in g s   b ased   o n   af f iliated   co lleg es  o r   in s titu tio n s ,   a u th o r s ,   a n d   p u b licatio n   s o u r ce s .   Fig u r e  3 ( a)   s h o ws  th e  to p     1 0   lead in g   af f iliated   co lleg es   o r   i n s titu tio n s ,   r esu ltin g   in   t h e  C h in ese  Aca d em y   o f   Scien ce s   lead in g   with     1 8   p ap er s   in   1 0   y ea r s .   No tab l y ,   m o s t  o f   th e  to p   1 0   a f f iliate  r an k in g s   ar e  o cc u p ied   b y   co ll eg es  o r   in s titu tio n s   f r o m   C h in a.   Fig u r e  3 ( b )   illu s tr ates  th e  to p   1 0   au th o r s   m o s t   p r o d u ctiv e  with   ML - I T STC  t o p ics.  Ov er   th e  p ast   d ec ad e,   th e  m o s t  p r o lific   wr iter s   h av e   b ee n   Feiy u e  W an g   an d   E d o u ar d   I v an jk o ,   wh o   h a v e  p r o d u ce d   s ev e n   d o cu m e n ts   s p ec if ically   r elate d   to   T C   u s in g   ML .   W an g   is   a s s o ciate d   with   th e  C h in ese  A ca d em y   o f   Scien ce s   in   B eijin g ,   C h in a,   wh ile  E d o u ar d   I v an jk o   is   af f iliated   with   t h e  Un iv er s ity   o f   Z ag r eb ,   Facu lty   o f   T r an s p o r t a n d   T r af f ic  Scien ce s ,   Z ag r e b ,   C r o atia.   C o n cu r r en tly ,   Fig u r e  3 ( c )   s h o ws  th e  to p   1 0   lead in g   s o u r ce s   d eliv er in g   th e  I E E E   T r a n s ac tio n s   o n   I n tellig en t  T r an s p o r tatio n   Sy s tem s   em er g e  as  t h e  m o s t  s ig n if ican t   p u b licatio n   s o u r ce ,   co n tr ib u tin g   5 0   d o c u m en ts   to   t h e  Sco p u s   d ataset.         ( a)       ( b )       ( c)     F ig u r e  3 .   Nu m b er   o f   p u b licatio n s   in d ex e d   f r o m   2 0 1 3   t o   2 0 2 2 ,   ( a)   t o p   1 0   lead in g   af f iliatio n s ,   ( b )   to p   1 0   lead in g   au th o r s ,   an d   ( c)   t o p   1 0   lead in g   s o u r ce s ,   in   th e  f ield   o f   ML - I T STC     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell ,  Vo l.  1 4 ,   No .   3 ,   J u n e  2 0 2 5 :   2 4 0 2 - 2 4 1 1   2406   3 . 2 .     Science  ma pp ing   a na ly s is   o f   M L - I T S T C   Fig u r e  4   illu s tr ates  a  VOSv iewe r   m ap   r ep r esen tin g   n etwo r k   r elatio n s h ip s   b etwe en   k ey w o r d s   f r o m   th e  au th o r ’ s   wo r k .   I n   th e  Sco p u s   d atab ase,   wh ich   co m p r is es  4 9 4   d o cu m en ts ,   r eq u ir i n g   a  m in im u m   o f   5   OC   f o r   in clu s io n ,   a  th r esh o ld   o f   4 6   was  o b tain ed .   Fig u r e  4   s h o ws  th r ee   clu s ter s :  I T S - R L ,   DL - tr af f ic  f lo w   p r ed ictio n   ( T FP ) ,   an d   tr a f f ic  f o r ec asti n g   ( T F).   I n   th e  I T S - R L   m ap   n etwo r k ,   th e  4   k ey w o r d s   with   th e  s tr o n g est  r elatio n s h ip s   ar e  I T S  ( OC =1 4 1 ,   T L S=2 6 3 ) ,   R L   ( OC =6 2 ,   T L S=1 0 2 ) ,   ML   ( OC =4 2 ,   T L S=8 3 ) ,   a n d   tr a f f ic   s ig n al  co n tr o l  ( T SC )   ( OC =2 8 ,   T L S=5 5 ) .   Fo r   th e  DL - T FP   g r o u p ,   th e  to p   k ey w o r d s   ar e  DL   ( OC =1 4 6 ,   T L S=2 2 4 ) ,   T FP   ( OC =5 4 ,   T L S=9 3 ) ,   C NN  ( OC =2 8 ,   T L S=5 9 ) ,   an d   s h o r t - ter m   m e m o r y   ( STM )   ( OC =2 4 ,   T L S=5 9 ) .   I n   th e  s m allest  n etwo r k   m ap ,   t r af f ic  f o r ec asti n g   co n s is ts   o f   T F  ( OC =1 3 ,   T L S=2 7 ) ,   d ee p   n eu r al   n etwo r k s   ( DNN)   ( OC =1 0 ,   T L S=1 5 ) ,   r ec u r r en t  n e u r al  n etwo r k s   ( R NN)   ( OC =6 ,   T L S=1 5 ) ,   an d   g r ap h   co n v o l u tio n al  n etwo r k   ( GC N)   ( OC =1 7 ,   T L S=3 2 ) .   T o   v is u alize   th e  r esear ch   d e v elo p m en t  tr e n d s   d u r in g   2 0 1 3   to   2 0 2 2 ,   k ey wo r d   n etwo r k   m ap s   wer e  cr ea ted   b y   d iv id in g   th em   i n to   p er io d   1   ( 2 0 1 3   to   2 0 1 7 )   an d   p er io d   2   ( 2 0 1 8   to   2 0 2 2 )   u s in g   VOSv iewe r ,   as  s ee n   in   Fig u r e  5 .   Fig u r e  5   s h o ws  p er io d   1 ,   with   6 6   d o c u m en t s   lim ited   to   r eq u ir in g   a  m in im u m   o f   5   OC   f o r   in clu s io n ,   a   th r esh o ld   o f   8   wa s   o b tain ed .   T h is   r esu lted   in   8   m ain   clu s ter s ,   d o m in an t   k ey w o r d   t r en d s   in cl u d e   T FP   ( OC =6 ,   T L S=9 ) ,   DL   ( O C =4 ,   T L S=1 7 ) ,   an d   C NN  ( OC =5 ,   T L S=8 ) .   Fig u r e  6   d is p l ay s   p er io d   2   with     4 2 8   d o cu m e n ts   ap p ly in g   a  th r esh o ld   o f   4 2 ,   w h ich   r eq u ir e d   a  m in im u m   o f   5   OC   f o r   in clu s io n ,   r esu lted   in     2 4   m ai n   clu s ter s .   T h e  m ajo r ity   o f   r esear ch   p r o g r ess   r elat ed   to   ML - I T STC  at   th e  e n d   o f   2 0 2 1   to   2 0 2 2   en co m p ass es  to p ics  s u ch   as  d ee p   r ein f o r ce m en t  lear n in g   ( D R L )   ( OC =3 1 ,   T L S=4 5 ) ,   T SC   ( OC =2 6 ,   T L S=4 9 ) ,   m u lti - ag en t  s y s tem s   ( MA S)  ( OC =8 ,   T L S=1 9 ) ,   ar tific ial  in tellig en ce   ( AI )   ( OC =1 2 ,   T L S=2 4 ) ,   an d   GC N   ( OC =9 ,   T L S=1 1 ) .           Fig u r e  4 .   C o - o cc u r r e n ce   n etw o r k   o f   k ey w o r d s   f o r   th e  p er io d   2013   to   2 0 2 2           Fig u r e  5 .   C o - o cc u r an ce   n etwo r k   o f   k ey wo r d s   p er io d   1   ( 2 0 1 3   to   2 0 1 7 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       Tr en d   a n a lysi s   o f m a ch in e  lea r n in g   tech n iq u es fo r   tr a ffic c o n tr o l b a s ed   o n   b ib lio metrics   ( Hild a   Lu th fiya h )   2407       Fig u r e  6 .   C o - o cc u r an ce   n etwo r k   o f   k ey wo r d s   p er io d   2   ( 2 0 1 8 - 2 0 2 2 )       I n   th e  en d ,   we  m u s t  k n o w  th e  n ewe s t  k ey wo r d   u s ed   in   th e  ML - I T STC  to p ic  as  o f   2 0 2 3 .   Fig u r e  7   illu s tr ates  th e  d etailed   ev o lu tio n   o f   ML - I T STC  r esear ch   th r o u g h   k e y wo r d   n etwo r k   m a p p in g ,   wh ic h   was  co n d u ct e d   co v e r in g   f r o m   J an u ar y   to   No v e m b er   2 0 2 3 .   As a  r esu lt,   1 1 9   p a p er s   r elate d   to   M L - I T STC h a ve   b ee n   p u b lis h ed .   Usi n g   VOSv iewe r   with   a  m in im u m   o cc u r r e n ce   v alu e  o f   5 ,   1 7   f r eq u e n tly   ap p ea r in g   k ey wo r d s   wer e  id en tifie d .   T h e  n ewly   e m er g in g   k ey wo r d s   in   2 0 2 3   with   th e   h ig h est  f r eq u e n cies  in clu d e  t r af f ic  p r ed ictio n   ( T P)   ( OC =9 ,   T L S=1 2 ) ,   T C   ( OC =5 ,   T L S=5 ) ,   g r ap h   n eu r al  n etwo r k   ( GNN)   ( OC =7 ,   T L S=6 ) ,   a n d   lo n g   s h o r t - ter m   m em o r y   ( L STM )   ( OC =5 ,   T L S =7 ) .           Fig u r e  7 .  Co - o cc u r r e n ce   n etw o r k   o f   k ey w o r d s   f o r   2 0 2 3   ( u n t il  No v em b er )     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell ,  Vo l.  1 4 ,   No .   3 ,   J u n e  2 0 2 5 :   2 4 0 2 - 2 4 1 1   2408   3 . 3 .     Cit a t io n  a na ly s is   o f   M L - I T S T C   C itati o n   a n a ly s is   was   c o n d u ct ed   t o   i d e n t if y   t h e   m o s t   i n f lu e n ti al   p u b l ica ti o n s   s p e ci f i ca ll y   f o c u s e d   o n   tr a f f ic   c o n t r o l  a p p li ca t io n s   wi th i n   th e  M L - I T STC  d o m ai n .   T h e  t o p   tw o   m o s t  cit e d   p a p e r s   a r e   r ese ar ch   o n   co m m u n i ca ti o n   s y s t em s ,   en c o m p ass i n g   a   s u r v e y   o f   M L   ap p l icat io n s   in   n et wo r k s   a n d   s ec u r ity   f o r   6 G  [ 3 1 ]   a n d   th e   in te r n et   o f   c o n n ec t ed   v eh ic les   ( I o C V)   in   5 G   n e tw o r k s   f o r   t r a f f ic   co n t r o l   s y s te m s   ( T C S )   [ 3 2 ] .   T h e   t h i r d   a n d   f u r t h er   h i g h l y   cit ed   p ap e r s   a r e   ex p l o r a ti o n s   i n t o   T C   r es ea r c h .   T h e  s t u d ies  a b o u t   t h e  s m a r t   t r a f f ic  m a n ag em en t   p la tf o r m   ( STM P )   a r e   a  p l at f o r m   ca n   an al y z e  a n d   co n tr o l  r ea l - ti m e   a n d   ad a p ti v e   t r af f ic   u s i n g   v a r i o u s   h et e r o g e n eo u s   d a ta  s o u r ce s ,   i n clu d i n g   i n t er n et  o f   t h i n g s   ( I o T ) ,   s m a r t   s e n s o r s ,   a n d   s o ci al  m ed i a  [ 7 ] .   Ot h er   T C   s tu d ies   t h a t  co n tr o l   v e h ic les   en t e r i n g   t h e   f r ee w a y   t h r o u g h   r ei n f o r c em en t  lea r n i n g   co n t r o l  ag e n t  ( R L C A)   alg o r it h m   i n   f r ee w ay   r am p - m ete r i n g   [ 3 3 ] .   A   s im i la r   R L   al g o r i th m   is   u s ed   in   th e   T C   m o d el   to   d ete r m in e   p r ec is e   ti m i n g   p ar am et er s   i n   t r a f f ic   s ce n a r i o s   [ 3 4 ] .   J i n   e t   a l .   [ 3 5 ]   co n d u ct ed   u r b a n   T C   r ese ar ch   u s i n g   a     h u m an - in - t h e - l o o p   p a r al lel   l ea r n in g   f r am ew o r k .   T C S  n o t   o n l y   h as  t h eo r e tic al   c o n ce p ts ,   b u t   it   c an   a ls o   b e   b u ilt   wit h   a  g a m e   c all ed   G am ePla n ,   w h ic h   p r i o r iti ze s   d r iv er s   b as e d   o n   th ei r   a g g r ess iv e n ess   o r   im p at ie n c e  [ 3 6 ] .   Mo r e o v e r ,   we   i d e n t if ie d   p u b li ca t io n s   u s i n g   t h e   s am e   k e y w o r d   p r e v i o u s l y   m en ti o n ed   i n   t h e     ML - I T STC   Sc o p u s   d a ta b as e  d u r i n g   t h e   p e r i o d   J a n u a r y   to   No v e m b e r   2 0 2 3   t o   e x a m i n e   t h e   n ew est   r ese ar ch   tr e n d .   O u t o f   th e  1 1 9   d o c u m e n ts   we  f o u n d ,   7   p u b li ca ti o n s   r el ev an t  t o   t h is   k e y w o r d   a r e  lis te d   i n   T a b le  1 .   B as ed   o n   th e   c o n t r i b u ti o n   o f   n o v e l   M L   te ch n i q u es   t o   I T S   ap p l ic ati o n s   f r o m   ea ch   p u b lic ati o n   lis te d   i n   T a b le   1 ,   we   c a n   o b s e r v e   t h at   t h ese   p u b l ica ti o n s   f o c u s   o n   d ev el o p in g   DR L   m et h o d s .   T h e   p u b li ca ti o n s   f o c u s   o n   o p ti m iz in g   tr a f f ic   l i g h t  c o n tr o l   ( T L C )   u s in g   d if f e r e n t   DR L   te c h n iq u es ,   s u ch   as  L S T M   al g o r it h m   a s   a   s i n g l e  a g e n t   t o   co n t r o l   t h e   c en tr ali ze d   g r i d   [ 3 7 ] ,   [ 3 8 ] ,   DNNs   al g o r i th m   t o   tr ai n   d ee p   q - l ea r n i n g   ( DQ N)   a g e n ts   [ 3 8 ] ,   an d   co m b i n i n g   T L C   wit h   a u t o n o m o u s   v e h ic les  ( AV )   u s i n g   m u lti - a g e n t   h ie r a r c h i ca l   R L   f r a m e wo r k   m et h o d s   [ 3 9 ] .   Fu r th e r m o r e ,   v e h i cle   c o n tr o l   m et h o d s   c an   b e  a p p lie d   o n   f r e ewa y s ,   s u c h   as   c o n t r o lli n g   m a x i m u m   v e h i cl e  s p e ed   ad m is s i o n   u s i n g   v ar ia b l e  s p e ed   li m it   ( VS L )   wi th   a   m u lt i - a g e n t   p r o x i m al   p o lic y   o p ti m iz ati o n   ( M APPO )   m et h o d   [ 4 0 ]   a n d   o p ti m iz in g   tr a f f ic   f l o w   a n d   m i n i m iz in g   d el a y s   b y   c o n tr o ll in g   r a m p   m et er s   a n d   a d a p ti v e  h e ad wa y   cr u is e  c o n tr o l   ( AC C )   t h r o u g h   a d a p ti v e   h e ad wa y   R L   a n d   DR L   c o n tr o l le r s   [ 4 1 ] .   T C   is   n o t   li m i te d   to   u r b an   r o a d   tr af f i c;   it   c an   als o   b e   a p p li ed   i n   r ail wa y s   as   d e v e lo p i n g   n e w  m a th em ati ca l   t r a f f ic  m o d els   f o r   t r ai n   an d   p ass e n g e r   d y n a m ics   u s i n g   a   n ew   d o u b le   d e ep   q - n etw o r k   ( DDQN )   m o d el   [ 4 2 ] .   A n o t h e r   s t u d y   e x p l o r e d   t h e   b asi c  T C   s t r at e g y   m o d el   u s i n g   m ac r o s c o p ic  f u n d a m e n ta l   d i ag r am s   ( MF D) ,   em p l o y i n g   DR L   a g e n ts ,   an d   ap p l y i n g   B an g - B a n g   p o lic ies   f o r   tw o -   a n d   t h r e e - r e g i o n   p er i m ete r   c o n tr o l   [ 4 3 ] .       T ab le  1 .   T h e  m o s t in f lu e n tial M L - I T STC p u b licatio n s   ( J an u ar y   to   No v em b er   2 0 2 3 )   A u t h o r   M e t h o d s   A p p l i c a t i o n   W u   e t   a l .   [ 3 7 ]   D R L,   LST M   TLC   o n   u r b a n   r o a d   S e n t h i l P r a b h a   e t   a l .   [ 3 8 ]   D Q N ,   D N N s   TLC   o n   u r b a n   r o a d   S u n   e t   a l .   [ 3 9 ]   G N N ,   D Q N ,   G C N   TLC   w i t h   A V   Zh a n g   e t   a l .   [ 4 0 ]   M A P P O   V S L  o n   f r e e w a y s   El m o r sh e d y   e t   a l .   [ 4 1 ]   D N N s,  D R L,   P P O   R a m p   m e t e r s a n d   A C C   o n   f r e e w a y s   K h o z a m  e t   a l .   [ 4 2 ]   DDQN   Tr a f f i c   c o n t r o l   f o r   t r a i n   a n d   p a sse n g e r   d y n a mi c s   o n   mass  t r a n si t   Zh o u   a n d   G a y a h   [ 4 3 ]   C - R L,   B a n g - b a n g   t y p e   d e e p - R L  c o n t r o l l e r ,  d o m a i n   c o n t r o l   k n o w l e d g e   ( D C K )   R e g i o n a l   t r a f f i c   d y n a mi c s       4.   CO NCLU SI O N   T h is   p ap er   co n d u cts  a  b ib lio m etr ic  an aly s is   o f   th e  Sco p u s   d atab ase  in   ML - I T STC  tech n o lo g y   to   ev alu ate  th e  weig h ted   an d   c u m u lativ e  tech n o l o g y   ev o lu tio n   d u r in g   th e  2 0 1 3   to   2 0 2 2   p er io d ,   r esu ltin g   in     4 9 4   d o cu m e n ts .   Per f o r m an ce   b ib lio m etr ic  an aly s is   s h o ws  a  s lo w  in cr ea s e  in   th e  v o lu m e  o f   p u b lis h ed   p ap er s   f r o m   2 0 1 3   to   2 0 1 5 ,   f o ll o wed   b y   r ap id   a n d   n ea r ly   e x p o n en tial  g r o wth   s in ce   2 0 1 6 ,   p a r ticu lar ly   in   2 0 1 8 .   Acc o r d in g   to   s tatis tical  d ata,   C h in a  lead s   th e  t o p   ten   c o u n tr ies  with   th e   h ig h est  p u b licatio n   v o lu m e,   with   Feiy u e  W an g   an d   E d o u ar d   I v an jk o   s tan d   o u t  as  th e  m o s t  p r o lific   au th o r s ,   an d   I E E E   T r an s ac tio n s   o n   I n tellig en t  T r an s p o r tatio n   Sy s tem s   b ec am e  th e  to p - p ick   p u b licatio n   s o u r ce .   C o - o cc u r r en ce   n etwo r k   o f   k ey wo r d   m ap s   was  u s ed   f o r   t h e  s cien ce   m a p p in g   an al y s is   o f   ML - I T STC,  r esu ltin g   in   th r e e  clu s ter s :   ITS - R L ,   DL - T FP ,   an d   T F.  E v alu atio n   tr en d s   in   ML   alg o r ith m s   o v er   1 0   y ea r s   r ev ea l  th at  TP ,   n e u r al  n etwo r k   an d   DL   ar e  k ey w o r d s   t h at  ap p ea r   m o r e  f r eq u en tly   th an   o th er s .   Fu r th er m o r e,   an aly zin g   f r eq u en tly   u s ed   k ey w o r d s   o v e r   a   10 - y ea r   p e r io d   an d   t h r o u g h o u t  2 0 2 3   ( u n til  No v em b er )   r ev ea ls   th at  R L   alg o r ith m   i s   th e  latest  p o p u lar   tech n o lo g y   in   tr an s p o r tatio n   t r af f ic  co n tr o l   u s in g   ML .   T h e   ap p licatio n   o f   R L   alg o r ith m s   is   n o t  lim ited   t o   u r b an   r o ad s   b u t e x ten d s   to   th e   av iatio n   s ec to r ,   f r ee way s ,   an d   r ailway s .   I n   th e  en d ,   t h is   s tu d y   d id   n o t c o n d u ct  a  d etailed   liter atu r e   r ev iew   o f   ML - I T STC,  wh ich   s u g g ests   p o ten tial  ex p l o r atio n   in   f u tu r e  r esear ch .   Su b s eq u en t   s tu d ies  co u ld   e n h an ce   d atab as e  r etr iev al  b y   in co r p o r atin g   a d d itio n al  s o u r ce s   lik e  Go o g le  Sch o lar ,   Mic r o s o f t   Aca d em ic,   Pu b Me d ,   a n d   W eb   o f   Scien ce   to   g at h er   co m p r eh e n s iv e  d ata  o n   ML - I T STC - r elate d   r esear ch .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       Tr en d   a n a lysi s   o f m a ch in e  lea r n in g   tech n iq u es fo r   tr a ffic c o n tr o l b a s ed   o n   b ib lio metrics   ( Hild a   Lu th fiya h )   2409   F UNDING   I NF O R M A T I O N   Au th o r s   s tate   n o   f u n d in g   in v o lv ed .       AUTHO R  CO NT RI B UT I O NS ST A T E M E N T   T h is   jo u r n al  u s es  th e  C o n tr ib u to r   R o les  T ax o n o m y   ( C R ed iT)   to   r ec o g n ize  in d iv id u al  au th o r   co n tr ib u tio n s ,   r ed u ce   au th o r s h ip   d is p u tes,  an d   f ac ilit ate  co llab o r atio n .     Na m e  o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   Hild a  L u th f iy ah   ✓   ✓   ✓     ✓   ✓     ✓   ✓   ✓   ✓     ✓     E k o   S.  Hasr ito   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓       ✓     ✓     ✓     ✓   T r i Wi d o d o   ✓   ✓     ✓           ✓   ✓     ✓     ✓   So f wan   Hid ay at         ✓   ✓   ✓         ✓     ✓   ✓   ✓   Ok g h i A d am   Qo wiy     ✓   ✓     ✓   ✓     ✓   ✓   ✓   ✓     ✓       C   :    C o n c e p t u a l i z a t i o n   M   :    M e t h o d o l o g y   So   :    So f t w a r e   Va   :    Va l i d a t i o n   Fo   :    Fo r mal   a n a l y s i s   I   :    I n v e s t i g a t i o n   R   :    R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   &   E d i t i n g   Vi   :    Vi su a l i z a t i o n   Su   :    Su p e r v i s i o n   P   :    P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu   :    F u n d i n g   a c q u i si t i o n         CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E NT   Au th o r s   s tate  n o   co n f lict o f   in t er est.       DATA AV AI L AB I L I T Y   T h e  d ata  th at  s u p p o r t  th e  f in d in g s   o f   th is   s tu d y   ar e  a v aila b le  f r o m   th e   co r r esp o n d in g   a u th o r   [ HL ] ,  u p o n   r ea s o n ab le  r eq u est.       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   Y .   S a b r i   a n d   N .   El   K a m o u n ,   “ Tr a f fi c   man a g e m e n t   i n   v e h i c u l a r   a d h o c   n e t w o r k s  u s i n g   h y b r i d   d e e p   n e u r a l   n e t w o r k s  a n d   mo b i l e   a g e n t s,”   I AE S   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   Art i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e   ( I J - A I ) ,   v o l .   1 2 ,   n o .   1 ,   p p .   1 1 4 - 123 ,   M a r .   2 0 2 3 ,     d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j a i . v 1 2 . i 1 . p p 1 1 4 - 1 2 3 .   [ 2 ]   T.   G a r g   a n d   G .   K a u r ,   “ A   s y s t e m a t i c   r e v i e w   o n   i n t e l l i g e n t   t r a n sp o r t   s y st e ms , ”   J o u r n a l   o f   C o m p u t a t i o n a l   a n d   C o g n i t i v e   En g i n e e ri n g ,   v o l .   2 ,   n o .   3 ,   p p .   1 7 5 – 1 8 8 ,   J u n .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 4 7 8 5 2 / b o n v i e w J C C E 2 2 0 2 2 4 5 .   [ 3 ]   M .   L.   M f e n j o u ,   A .   A .   A .   A r i ,   W .   A b d o u ,   F .   S p i e s ,   a n d   K o l y a n g ,   “ M e t h o d o l o g y   a n d   t r e n d s  f o r   a n   i n t e l l i g e n t   t r a n s p o r t   s y st e m  i n   d e v e l o p i n g   c o u n t r i e s, ”   S u st a i n a b l e   C o m p u t i n g :   I n f o rm a t i c s  a n d   S y st e m s ,   v o l .   1 9 ,   p p .   9 6 – 1 1 1 ,   S e p .   2 0 1 8 ,     d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . s u sc o m . 2 0 1 8 . 0 8 . 0 0 2 .   [ 4 ]   H .   Li u ,   C .   C l a u d e l ,   a n d   R .   M a c h e m e h l ,   “ R o b u s t   t r a f f i c   c o n t r o l   u s i n g   a   f i r st   o r d e r   mac r o sc o p i c   t r a f f i c   f l o w   mo d e l ,”  I E EE   T ra n s a c t i o n s  o n   I n t e l l i g e n t   T r a n s p o rt a t i o n   S y s t e m s ,   v o l .   2 3 ,   n o .   7 ,   p p .   8 0 4 8 – 8 0 6 2 ,   J u l .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TI TS.2 0 2 1 . 3 0 7 5 2 2 5 .   [ 5 ]   S .   F e r n a n d e z ,   R .   H a d f i ,   T.   I t o ,   I .   M a r sa - M a e s t r e ,   a n d   J .   V e l a sc o ,   “ O n t o l o g y - b a se d   a r c h i t e c t u r e   f o r   i n t e l l i g e n t   t r a n s p o r t a t i o n   sy st e ms  u si n g   a   t r a f f i c   s e n s o r   n e t w o r k ,”  S e n s o rs ,   v o l .   1 6 ,   n o .   8 ,   A u g .   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s 1 6 0 8 1 2 8 7 .   [ 6 ]   L.   Zh u ,   F .   R .   Y u ,   Y .   W a n g ,   B .   N i n g ,   a n d   T.   Ta n g ,   “ B i g   d a t a   a n a l y t i c s   i n   i n t e l l i g e n t   t r a n s p o r t a t i o n   sy s t e ms :   a   su r v e y , ”   I EEE   T ra n s a c t i o n s  o n   I n t e l l i g e n t   T r a n s p o rt a t i o n   S y s t e m s ,   v o l .   2 0 ,   n o .   1 ,   p p .   3 8 3 – 3 9 8 ,   Ja n .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TI TS.2 0 1 8 . 2 8 1 5 6 7 8 .   [ 7 ]   D .   N a l l a p e r u ma  e t   a l . ,   “ O n l i n e   i n c r e men t a l   ma c h i n e   l e a r n i n g   p l a t f o r m  f o r   b i g   d a t a - d r i v e n   smar t   t r a f f i c   m a n a g e m e n t , ”   I EEE   T ra n s a c t i o n s  o n   I n t e l l i g e n t   T ra n s p o rt a t i o n   S y s t e m s ,   v o l .   2 0 ,   n o .   1 2 ,   p p .   4 6 7 9 – 4 6 9 0 ,   D e c .   2 0 1 9 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TI TS.2 0 1 9 . 2 9 2 4 8 8 3 .   [ 8 ]   F .   Za n t a l i s ,   G .   K o u l o u r a s,  S .   K a r a b e t so s ,   a n d   D .   K a n d r i s ,   “ A   r e v i e w   o f   mac h i n e   l e a r n i n g   a n d   I o T  i n   sm a r t   t r a n s p o r t a t i o n , ”   Fu t u r e   I n t e r n e t ,   v o l .   1 1 ,   n o .   4 ,   A p r .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / f i 1 1 0 4 0 0 9 4 .   [ 9 ]   M .   S a l e e m,   S .   A b b a s ,   T.   M .   G h a z a l ,   M .   A .   K h a n ,   N .   S a h a w n e h ,   a n d   M .   A h ma d ,   “ S m a r t   c i t i e s:   f u si o n - b a s e d   i n t e l l i g e n t   t r a f f i c   c o n g e st i o n   c o n t r o l   sy s t e m   f o r   v e h i c u l a r   n e t w o r k s   u s i n g   ma c h i n e   l e a r n i n g   t e c h n i q u e s, ”   Eg y p t i a n   I n f o rm a t i c s   J o u rn a l ,   v o l .   2 3 ,     n o .   3 ,   p p .   4 1 7 – 4 2 6 ,   S e p .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e i j . 2 0 2 2 . 0 3 . 0 0 3 .   [ 1 0 ]   A .   B o u k e r c h e   a n d   J.  W a n g ,   “ M a c h i n e   l e a r n i n g - b a se d   t r a f f i c   p r e d i c t i o n   mo d e l s  f o r   i n t e l l i g e n t   t r a n sp o r t a t i o n   sy s t e ms ,”  C o m p u t e r   N e t w o rks ,   v o l .   1 8 1 ,   N o v .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c o m n e t . 2 0 2 0 . 1 0 7 5 3 0 .   [ 1 1 ]   C .   C h e n ,   B .   Li u ,   S .   W a n ,   P .   Q i a o ,   a n d   Q .   P e i ,   “ A n   e d g e   t r a f f i c   f l o w   d e t e c t i o n   sc h e m e   b a s e d   o n   d e e p   l e a r n i n g   i n   a n   i n t e l l i g e n t   t r a n s p o r t a t i o n   sy st e m ,”  I E EE  T r a n s a c t i o n s  o n   I n t e l l i g e n t   T r a n sp o rt a t i o n   S y s t e m s ,   v o l .   2 2 ,   n o .   3 ,   p p .   1 8 4 0 – 1 8 5 2 ,   M a r .   2 0 2 1 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TI TS.2 0 2 0 . 3 0 2 5 6 8 7 .   [ 1 2 ]   Z.   Q u ,   X .   Li u ,   a n d   M .   Zh e n g ,   “ T e m p o r a l - s p a t i a l   q u a n t u m  g r a p h   c o n v o l u t i o n a l   n e u r a l   n e t w o r k   b a s e d   o n   s c h r ö d i n g e r   a p p r o a c h   f o r   t r a f f i c   c o n g e st i o n   p r e d i c t i o n , ”   I EEE  T ra n sa c t i o n s  o n   I n t e l l i g e n t   T r a n sp o r t a t i o n   S y st e m s ,   v o l .   2 4 ,   n o .   8 ,   p p .   8 6 7 7 – 8 6 8 6 ,     A u g .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TI TS.2 0 2 2 . 3 2 0 3 7 9 1 .   [ 1 3 ]   Y .   X u ,   X .   C a i ,   E.   W a n g ,   W .   Li u ,   Y .   Y a n g ,   a n d   F .   Y a n g ,   “ D y n a mi c   t r a f f i c   c o r r e l a t i o n s  b a se d   s p a t i o - t e mp o r a l   g r a p h   c o n v o l u t i o n a l   n e t w o r k   f o r   u r b a n   t r a f f i c   p r e d i c t i o n , ”   I n f o rm a t i o n   S c i e n c e s ,   v o l .   6 2 1 ,   p p .   5 8 0 – 5 9 5 ,   A p r .   2 0 2 3 ,     d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i n s . 2 0 2 2 . 1 1 . 0 8 6 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell ,  Vo l.  1 4 ,   No .   3 ,   J u n e  2 0 2 5 :   2 4 0 2 - 2 4 1 1   2410   [ 1 4 ]   C .   D o n g ,   H .   W a n g ,   Y .   L i ,   X .   S h i ,   D .   N i ,   a n d   W .   W a n g ,   “ A p p l i c a t i o n   o f   m a c h i n e   l e a r n i n g   a l g o r i t h ms  i n   l a n e - c h a n g i n g   m o d e l   f o r   i n t e l l i g e n t   v e h i c l e s   e x i t i n g   t o   o f f - r a mp , ”   T r a n sp o r t m e t r i c a   A:   T r a n sp o r t   S c i e n c e ,   v o l .   1 7 ,   n o .   1 ,   p p .   1 2 4 – 1 5 0 ,   J a n .   2 0 2 1 ,     d o i :   1 0 . 1 0 8 0 / 2 3 2 4 9 9 3 5 . 2 0 2 0 . 1 7 4 6 8 6 1 .   [ 1 5 ]   N .   D o n t h u ,   S .   K u m a r ,   D .   M u k h e r j e e ,   N .   P a n d e y ,   a n d   W .   M .   L i m,   “ H o w   t o   c o n d u c t   a   b i b l i o m e t r i c   a n a l y si s:   a n   o v e r v i e w   a n d   g u i d e l i n e s, ”   J o u rn a l   o f   Bu s i n e ss  Re s e a rc h ,   v o l .   1 3 3 ,   p p .   2 8 5 – 2 9 6 ,   S e p .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . j b u sr e s. 2 0 2 1 . 0 4 . 0 7 0 .   [ 1 6 ]   S .   K a f f a sh ,   A .   T.   N g u y e n ,   a n d   J.  Z h u ,   “ B i g   d a t a   a l g o r i t h ms  a n d   a p p l i c a t i o n s  i n   i n t e l l i g e n t   t r a n sp o r t a t i o n   s y st e m:   a   r e v i e w   a n d   b i b l i o met r i c   a n a l y s i s,”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   Pr o d u c t i o n   Ec o n o m i c s ,   v o l .   2 3 1 ,   Ja n .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i j p e . 2 0 2 0 . 1 0 7 8 6 8 .   [ 1 7 ]   D .   O .   O y e w o l a   a n d   E .   G .   D a d a ,   “ E x p l o r i n g   m a c h i n e   l e a r n i n g :   a   sc i e n t o m e t r i c s  a p p r o a c h   u s i n g   b i b l i o m e t r i x   a n d   V O S v i e w e r , ”   S N   Ap p l i e d   S c i e n ces ,   v o l .   4 ,   n o .   5 ,   M a y   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s4 2 4 5 2 - 0 2 2 - 0 5 0 2 7 - 7.   [ 1 8 ]   C .   L i ,   L.   B a i ,   L.   Y a o ,   S .   T.   W a l l e r ,   a n d   W .   Li u ,   “ A   b i b l i o me t r i c   a n a l y s i s  a n d   r e v i e w   o n   r e i n f o r c e me n t   l e a r n i n g   f o r   t r a n s p o r t a t i o n   a p p l i c a t i o n s, ”   T r a n s p o rt m e t ri c a   B:   T r a n s p o rt   D y n a m i c s ,   v o l .   1 1 ,   n o .   1 ,   D e c .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 0 / 2 1 6 8 0 5 6 6 . 2 0 2 3 . 2 1 7 9 4 6 1 .   [ 1 9 ]   X .   S u n ,   S .   G e ,   X .   W a n g ,   H .   L u ,   a n d   E.   H e r r e r a - V i e d ma ,   “ A   b i b l i o me t r i c   a n a l y si s   o f   I EEE  T - I TS  l i t e r a t u r e   b e t w e e n   2 0 1 0   a n d   2 0 1 9 , ”   I EEE  T r a n sa c t i o n s  o n   I n t e l l i g e n t   T r a n sp o rt a t i o n   S y st e m s ,   v o l .   2 3 ,   n o .   1 0 ,   p p .   1 7 1 5 7 – 1 7 1 6 6 ,   O c t .   2 0 2 2 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TI TS.2 0 2 2 . 3 1 5 4 0 9 8 .   [ 2 0 ]   R .   L.   A b d u l j a b b a r   a n d   H .   D i a ,   “ A   b i b l i o me t r i c   o v e r v i e w   o f   I EEE   t r a n sa c t i o n s   o n   i n t e l l i g e n t   t r a n s p o r t a t i o n   sy s t e ms     ( 2 0 0 0 – 2 0 2 1 ) , ”   I EEE  T r a n sa c t i o n s  o n   I n t e l l i g e n t   T ra n s p o r t a t i o n   S y s t e m s ,   v o l .   2 3 ,   n o .   9 ,   p p .   1 4 0 6 6 – 1 4 0 8 7 ,   S e p .   2 0 2 2 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TI TS.2 0 2 1 . 3 1 3 6 2 1 5 .   [ 2 1 ]   E.   J.   T o mas z e w s k a   a n d   A .   F l o r e a ,   “ U r b a n   smar t   m o b i l i t y   i n   t h e   sc i e n t i f i c   l i t e r a t u r e - b i b l i o m e t r i c   a n a l y s i s , ”   E n g i n e e ri n g   Ma n a g e m e n t   i n   Pr o d u c t i o n   a n d   S e rvi c e s ,   v o l .   1 0 ,   n o .   2 ,   p p .   4 1 – 5 6 ,   J u n .   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 2 4 7 8 / e mj - 2 0 1 8 - 0 0 1 0 .   [ 2 2 ]   V .   K .   S i n g h ,   P .   S i n g h ,   M .   K a r m a k a r ,   J.  L e t a ,   a n d   P .   M a y r ,   “ T h e   j o u r n a l   c o v e r a g e   o f   W e b   o f   S c i e n c e ,   S c o p u s   a n d   D i me n si o n s:   a   c o m p a r a t i v e   a n a l y si s, ”   S c i e n t o m e t ri c s ,   v o l .   1 2 6 ,   n o .   6 ,   p p .   5 1 1 3 – 5 1 4 2 ,   Ju n .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s1 1 1 9 2 - 0 2 1 - 0 3 9 4 8 - 5.   [ 2 3 ]   D .   S o f y a n ,   K .   H .   A b d u l l a h ,   a n d   N .   G a z a l i ,   “ A   b i b l i o m e t r i c   r e v i e w   o f   b a sk e t b a l l   g a me :   p u b l i c a t i o n   t r e n d s  o v e r   t h e   p a s t   f i v e   d e c a d e s , ”   A S M   S c i e n c e   J o u r n a l ,   v o l .   1 7 ,   p p .   1 – 1 2 ,   D e c .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 2 8 0 2 / a sms c j . 2 0 2 2 . 1 2 7 7 .   [ 2 4 ]   R .   P . - A .   D e ssi s l a v a   a n d   T a n c h e v a ,   “ D a t a   c l e a n i n g :   a   c a se  s t u d y   w i t h   O p e n R e f i n e   a n d   t r i f a c t a   w r a n g l e r , ”   i n   Q u a l i t y   o f   I n f o rm a t i o n   a n d   C o m m u n i c a t i o n s   T e c h n o l o g y ,   2 0 2 0 ,   p p .   3 2 – 40 ,  d o i :  1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 0 3 0 - 5 8 7 9 3 - 2 _ 3 .   [ 2 5 ]   M .   M i l l e r   a n d   N .   V i e l f a u r e ,   “ O p e n R e f i n e :   a n   a p p r o a c h a b l e   o p e n   t o o l   t o   c l e a n   r e se a r c h   d a t a , ”   B u l l e t i n   -   Ass o c i a t i o n   o f   C a n a d i a n   Ma p   L i b r a ri e s  a n d   Arc h i v e s   ( AC MLA ) ,   n o .   1 7 0 ,   M a r .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 5 3 5 3 / a c ml a . n 1 7 0 . 4 8 7 3 .   [ 2 6 ]   J.  S i d e r s k a   a n d   K .   S .   Ja d a a n ,   “ C l o u d   man u f a c t u r i n g :   a   serv i c e - o r i e n t e d   m a n u f a c t u r i n g   p a r a d i g m.   A   r e v i e w   p a p e r , ”   E n g i n e e r i n g   Ma n a g e m e n t   i n   Pr o d u c t i o n   a n d   S e rvi c e s ,   v o l .   1 0 ,   n o .   1 ,   p p .   2 2 – 3 1 ,   M a r .   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 5 1 5 / e mj - 2 0 1 8 - 0 0 0 2 .   [ 2 7 ]   Y .   C h e n ,   W .   W a n g ,   a n d   X .   M .   C h e n ,   “ B i b l i o m e t r i c   me t h o d s  i n   t r a f f i c   f l o w   p r e d i c t i o n   b a se d   o n   a r t i f i c i a l   i n t e l l i g e n c e , ”   Ex p e r t   S y s t e m s  w i t h   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   2 2 8 ,   O c t .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e sw a . 2 0 2 3 . 1 2 0 4 2 1 .   [ 2 8 ]   S .   H .   H .   S h a h ,   S .   Le i ,   M .   A l i ,   D .   D o r o n i n ,   a n d   S .   T .   H u ss a i n ,   “ P r o su m p t i o n :   b i b l i o me t r i c   a n a l y si s   u si n g   H i st C i t e   a n d   V O S v i e w e r , ”   K y b e r n e t e s ,  p p .   1 - 27 ,   A u g .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 8 / K - 12 - 2 0 1 8 - 0 6 9 6 .   [ 2 9 ]   E.   G l i ń s k a   a n d   D .   S i e mi e n i a k o ,   “ B i n g e   d r i n k i n g   i n   r e l a t i o n   t o   ser v i c e s  –   b i b l i o me t r i c   a n a l y s i s  o f   sc i e n t i f i c   r e se a r c h   d i r e c t i o n s , ”   En g i n e e ri n g   M a n a g e m e n t   i n   Pro d u c t i o n   a n d   S e r v i c e s ,   v o l .   1 0 ,   n o .   1 ,   p p .   4 5 – 5 4 ,   M a r .   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 5 1 5 / e mj - 2018 - 0 0 0 4 .   [ 3 0 ]   Y .   Zh a n g ,   W .   C .   C h o o ,   Y .   A .   A z i z ,   C .   L .   Y e e ,   a n d   J .   S .   H o ,   “ G o   w i l d   f o r   a   w h i l e ?   a   b i b l i o m e t r i c   a n a l y si s  o f   t w o   t h e mes  i n   t o u r i sm   d e m a n d   f o r e c a s t i n g   f r o m  1 9 8 0   t o   2 0 2 1 :   c u r r e n t   s t a t u s   a n d   d e v e l o p me n t , ”   D a t a ,   v o l .   7 ,   n o .   8 ,   Ju l .   2 0 2 2 ,     d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / d a t a 7 0 8 0 1 0 8 .   [ 3 1 ]   F .   Ta n g ,   Y .   K a w a m o t o ,   N .   K a t o ,   a n d   J.   Li u ,   “ F u t u r e   i n t e l l i g e n t   a n d   s e c u r e   v e h i c u l a r   n e t w o r k   t o w a r d   6 G :   m a c h i n e - l e a r n i n g   a p p r o a c h e s , ”   P ro c e e d i n g s  o f   t h e   I EE E ,   v o l .   1 0 8 ,   n o .   2 ,   p p .   2 9 2 – 3 0 7 ,   F e b .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / JP R O C . 2 0 1 9 . 2 9 5 4 5 9 5 .   [ 3 2 ]   Z.   N i n g   e t   a l . ,   “ J o i n t   c o m p u t i n g   a n d   c a c h i n g   i n   5 G - e n v i s i o n e d   i n t e r n e t   o f   v e h i c l e s:   a   d e e p   r e i n f o r c e m e n t   l e a r n i n g - b a s e d   t r a f f i c   c o n t r o l   s y s t e m ,”  I EE E  T r a n s a c t i o n s   o n   I n t e l l i g e n t   T r a n s p o rt a t i o n   S y s t e m s ,   v o l .   2 2 ,   n o .   8 ,   p p .   5 2 0 1 – 5 2 1 2 ,   A u g .   2 0 2 1 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TI TS.2 0 2 0 . 2 9 7 0 2 7 6 .   [ 3 3 ]   A .   F a r e s  a n d   W .   G o ma a ,   “ F r e e w a y   r a mp - m e t e r i n g   c o n t r o l   b a s e d   o n   r e i n f o r c e m e n t   l e a r n i n g , ”   i n   1 1 t h   I E E E  I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   C o n t r o l   & A u t o m a t i o n   ( I C C A) ,   Ju n .   2 0 1 4 ,   p p .   1 2 2 6 – 1 2 3 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C C A . 2 0 1 4 . 6 8 7 1 0 9 7 .   [ 3 4 ]   D .   A .   V i d h a t e   a n d   P .   K u l k a r n i ,   “ C o o p e r a t i v e   m u l t i - a g e n t   r e i n f o r c e me n t   l e a r n i n g   m o d e l s   ( C M R LM )   f o r   i n t e l l i g e n t   t r a f f i c   c o n t r o l , ”   i n   2 0 1 7   1 st   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   I n t e l l i g e n t   S y s t e m s   a n d   I n f o rm a t i o n   Ma n a g e m e n t   ( I C I S I M) ,   O c t .   2 0 1 7 ,     p p .   3 2 5 – 331 ,  d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C I S I M . 2 0 1 7 . 8 1 2 2 1 9 3 .   [ 3 5 ]   J.  Ji n ,   H .   G u o ,   J.  X u ,   X .   W a n g ,   a n d   F . - Y .   W a n g ,   “ A n   e n d - to - e n d   r e c o mm e n d a t i o n   sy s t e m  f o r   u r b a n   t r a f f i c   c o n t r o l s  a n d   man a g e me n t   u n d e r   a   p a r a l l e l   l e a r n i n g   f r a mew o r k ,”  I EE E  T ra n s a c t i o n s  o n   I n t e l l i g e n t   T ra n s p o r t a t i o n   S y s t e m s ,   v o l .   2 2 ,   n o .   3 ,     p p .   1 6 1 6 – 1 6 2 6 ,   M a r .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TI TS.2 0 2 0 . 2 9 7 3 7 3 6 .   [ 3 6 ]   R .   C h a n d r a   a n d   D .   M a n o c h a ,   “ G a mePl a n :   g a m e - t h e o r e t i c   m u l t i - a g e n t   p l a n n i n g   w i t h   h u ma n   d r i v e r s  a t   i n t e r sec t i o n s ,  r o u n d a b o u t s ,   a n d   mer g i n g , ”  I EE E   Ro b o t i c s  a n d   A u t o m a t i o n   L e t t e r s ,   v o l .   7 ,   n o .   2 ,   p p .   2 6 7 6 – 2 6 8 3 ,   A p r .   2 0 2 2 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / LR A . 2 0 2 2 . 3 1 4 4 5 1 6 .   [ 3 7 ]   J.  W u ,   Y .   R a n ,   Y .   L o u ,   a n d   L.   S h u ,   “ C e n Li g h t :   c e n t r a l i z e d   t r a f f i c   g r i d   s i g n a l   o p t i mi z a t i o n   v i a   a c t i o n   a n d   s t a t e   d e c o mp o si t i o n , ”   I ET I n t e l l i g e n t   T ra n s p o r t   S y s t e m s ,   v o l .   1 7 ,   n o .   6 ,   p p .   1 2 4 7 – 1 2 6 1 ,   Ju n .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 4 9 / i t r 2 . 1 2 3 5 4 .   [ 3 8 ]   S .   R ,   D .   S a s i k u m a r ,   G .   S r i r a m ,   K .   N e l so n ,   a n d   P .   H a r i sh ,   “ S m a r t   t r a f f i c   ma n a g e m e n t   sy s t e m  t h r o u g h   o p t i mi z e d   n e t w o r k   a r c h i t e c t u r e   f o r   t h e   sm a r t   c i t y   p a r a d i g m  sh i f t , ”   i n   2 0 2 3   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e ren c e   o n   I n t e l l i g e n t   S y s t e m s  f o r  C o m m u n i c a t i o n ,   I o T   a n d   S e c u ri t y   ( I C I S C o I S ) ,   F e b .   2 0 2 3 ,   p p .   7 0 0 – 7 0 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C I S C o I S 5 6 5 4 1 . 2 0 2 3 . 1 0 1 0 0 3 3 8 .   [ 3 9 ]   Q .   S u n ,   L.   Z h a n g ,   H .   Y u ,   W .   Z h a n g ,   Y .   M e i ,   a n d   H .   X i o n g ,   “ H i e r a r c h i c a l   r e i n f o r c e me n t   l e a r n i n g   f o r   d y n a m i c   a u t o n o mo u s  v e h i c l e   n a v i g a t i o n   a t   i n t e l l i g e n t   i n t e r s e c t i o n s , ”   i n   Pr o c e e d i n g s   o f   t h e   2 9 t h   AC M   S I G K D D   C o n f e r e n c e   o n   K n o w l e d g e   D i sc o v e ry   a n d   D a t a   Mi n i n g ,   N e w   Y o r k ,   U S A :   A C M ,   A u g .   2 0 2 3 ,   p p .   4 852 – 4 8 6 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 4 5 / 3 5 8 0 3 0 5 . 3 5 9 9 8 3 9 .   [ 4 0 ]   Y .   Z h a n g   e t   a l . ,   “ C o o p e r a t i v e   m u l t i - a g e n t   r e i n f o r c e me n t   l e a r n i n g   f o r   l a r g e   s c a l e   v a r i a b l e   sp e e d   l i mi t   c o n t r o l , ”   i n   2 0 2 3   I EE E   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   S m a r t   C o m p u t i n g   ( S M A RTCO MP ) ,   Ju n .   2 0 2 3 ,   p p .   1 4 9 – 156 ,    d o i :  1 0 . 1 1 0 9 / S M A R TC O M P 5 8 1 1 4 . 2 0 2 3 . 0 0 0 3 6 .   [ 4 1 ]   L.   E l mo r s h e d y ,   I .   S mi r n o v ,   a n d   B .   A b d u l h a i ,   “ F r e e w a y   c o n g e st i o n   m a n a g e men t   w i t h   r e i n f o r c e me n t   l e a r n i n g   h e a d w a y   c o n t r o l   o f   c o n n e c t e d   a n d   a u t o n o m o u s  v e h i c l e s ,”  T r a n sp o r t a t i o n   R e se a rc h   Re c o r d :   J o u r n a l   o f   t h e   T ra n s p o r t a t i o n   Re s e a r c h   B o a r d ,    v o l .   2 6 7 7 ,   n o .   7 ,   p p .   3 4 0 – 3 5 8 ,   J u l .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 7 7 / 0 3 6 1 1 9 8 1 2 3 1 1 5 2 4 5 9 .   [ 4 2 ]   S .   K h o z a m  a n d   N .   F a r h i ,   “ D e e p   r e i n f o r c e m e n t   q - l e a r n i n g   f o r   i n t e l l i g e n t   t r a f f i c   c o n t r o l   i n   mass  t r a n si t , ”   S u s t a i n a b i l i t y ,   v o l .   1 5 ,     n o .   1 4 ,   J u l .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / su 1 5 1 4 1 1 0 5 1 .   [ 4 3 ]   D .   Zh o u   a n d   V .   V .   G a y a h ,   “ I mp r o v i n g   d e e p   r e i n f o r c e me n t   l e a r n i n g - b a se d   p e r i m e t e r   me t e r i n g   c o n t r o l   me t h o d s  w i t h   d o mai n   c o n t r o l   k n o w l e d g e , ”   T ra n s p o r t a t i o n   Re s e a r c h   R e c o r d :   J o u rn a l   o f   t h e   T ra n s p o rt a t i o n   Re se a rc h   Bo a r d ,   v o l .   2 6 7 7 ,   n o .   7 ,    p p .   3 8 4 – 4 0 5 ,   J u l .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 7 7 / 0 3 6 1 1 9 8 1 2 3 1 1 5 2 4 6 6 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       Tr en d   a n a lysi s   o f m a ch in e  lea r n in g   tech n iq u es fo r   tr a ffic c o n tr o l b a s ed   o n   b ib lio metrics   ( Hild a   Lu th fiya h )   2411   B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       H il d a   Lu t h fiy a h           i s  a n   e n g i n e e rin g   sta ff  a t  Na ti o n a l  Re se a rc h   a n d   I n n o v a ti o n   Ag e n c y   (BRIN),   Ba n ten ,   In d o n e sia .   S h e   re c e iv e d   h e r  S . T.   d e g re e   in   p h y sic   tec h n ic  fro m   S e p u l u h   No p e m b e r  Tec h n o lo g y   In stit u te   in   2 0 1 0   a n d   M . T.   d e g r e e   in   e lec tri c a l  e n g i n e e rin g   fro m   Un i v e rsitas   In d o n e sia   in   2 0 1 6 .   He r  re se a rc h   in tere st  i n c lu d e s   t h e   field   o f   c o n tro l   e n g in e e rin g   in c lu d e   p o we r  e lec tr o n ics   a n d   s y ste m   tran sp o rtatio n .   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t   e m a il :  h il d a . l u t h fiy a h @ b ri n . g o . i d .         Ek o   S y a m sud d in   H a sr ito           is  a   lea d e r  o f  th e   Re se a rc h   G ro u p   a t   Na ti o n a l  Re se a rc h   a n d   I n n o v a ti o n   A g e n c y   (BRIN).   He   re c e iv e d   h is  B. En g .   a n d   M . E n g .   i n   e lec tro n ics   e n g i n e e rin g   fro m   Eh ime   Un iv e rsity ,   Ja p a n   i n   1 9 9 4   a n d   1 9 9 6   re sp e c ti v e ly .   He   re c e iv e d   h is  DR.E n g .   i n   in fo rm a ti o n   sc ien c e   fro m   C h i b a   Un i v e rsity ,   Ja p a n   in   2 0 0 1 .   He   jo i n e d   t h e   a g e n c y   f o r  th e   As se ss m e n t  a n d   Ap p li c a ti o n   o f  Tec h n o l o g y ,   In d o n e sia   fro m   1 9 8 8 ,   wh ich   is  c u rre n tl y   m e rg e d   in to   th e   Na ti o n a l  Re se a rc h   a n d   I n n o v a ti o n   Ag e n c y ,   I n d o n e sia ,   fo r  m o re   th a n   t h irt y - fo u r  y e a rs   with   a   fo c u s  o n   re se a rc h   o n   tele c o m m u n ica ti o n   p r o t o c o ls  a n d   c o n t ro l  sy ste m   d e si g n   f o r  m il it a r y   v e h icle s  p ro d u c ts  a n d   tran s p o r tatio n   sy ste m   v e h icle s .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :   e k o s0 0 3 @b r in . g o . id .         Tr i  Wid o d o           is  a n   e n g i n e e rin g   sta ff  a t   Na ti o n a l  Re se a rc h   a n d   In n o v a ti o n   Ag e n c y   (BRIN),  In d o n e sia .   He   re c e iv e d   h is  b a c h e lo r  d e g re e   i n   e lec tri c a l  e n g in e e rin g   fro m   Bra wijay a   Un iv e rsity - M a lan g   1 9 9 1   a n d   m a ste r  d e g re e   in   sy ste m   e n g i n e e rin g   fr o m   Ib a ra k i  Un iv e rsity - Ja p a n   2 0 0 1 .   His  re se a rc h   in tere st   in   th e   field   o f  i n telli g e n t  tran sp o rtatio n   sy ste m   (IT S ) .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  tr iw0 0 5 @b rin . g o . i d .         S o fwa n   H i d a y a t           is  a   p rin c i p a l  e n g i n e e r  in   Re se a rc h   Ce n ter  fo r  Tran sp o rtatio n   Tec h n o l o g y   ( P RRT),   Na ti o n a l   Re se a rc h   a n d   In n o v a ti o n   A g e n c y   (BRIN),  S e rp o n g ,   S o u t h   Tan g e ra n g ,   In d o n e sia .   He   re c e iv e d   u n d e rg ra d u a te  e n g in e e r  o f  e lec t rica l  e n g in e e rin g   a t  S e p u l u h   No v e m b e r  In stit u t  o f  Tec h n o l o g y   S u ra b a y a   (IT S )  in   1 9 8 7   a n d   m a ste r  g ra d u a te  o f  e lec tri c a l  e n g in e e rin g   a t   Tak u sh o k u   Un i v e r sity ,   T o k y o ,   Ja p a n   in   1 9 9 5 .   His  r e se a rc h   in tere sts  in c lu d e   th e   field   o f   p o we r  e n g i n e e rin g .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  so fw a n . h id a y a t@b ri n . g o . i d .         O k g h i  Ad a m   Q o wiy           is  a n   e n g in e e rin g   sta ff  in   Re se a rc h   Ce n ter  fo r  Tran sp o rtati o n   Tec h n o l o g y   ( P RTT )   a t  Na ti o n a l   Re se a rc h   a n d   I n n o v a ti o n   Ag e n c y   (BRIN),  Ba n ten ,   In d o n e sia .   He   re c e iv e d   h is   b a c h e l o r ’ s  d e g r e e   in   e lec tri c a l  e n g in e e ri n g   fro m   G u n a d a rm a   Un iv e rsity   i n   2 0 1 5 .   His  re se a rc h   i n tere sts  in c l u d e   th e   field   o f   p o we r  e lec tro n ics   d e v ice s,  m icro e lec tro n ic  a n d   in teg ra ted   c ircu it s,  a n d   e lec tri c a l  m a c h in e   d e sig n   a n d   im u latio n .   H e   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :   o k g h i. a d a m . q o wi y @b ri n . g o . i d .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.