智慧运输专业的课程设置通常涵盖智能交通系统的基础理论、感知技术、系统设计与优化等方面，具体课程可能因院校和培养方向略有差异，但核心内容相对固定。以下是主要课程分类及示例：
人工智能基础及应用
学习机器学习、深度学习、自然语言处理等算法，为智能交通系统提供技术支撑。
信号与系统
研究信号传输、处理及其在系统中的性质，是电子工程、通信工程等领域的基础课程。
自动控制原理
掌握开环/闭环控制系统的设计与稳定性分析方法。
智能运输感知技术
利用传感器、物联网技术获取交通流量、车辆速度、路况等实时信息。
智能运输系统设计与集成
学习智能交通信号系统、智能公交系统、智能停车场等系统的设计与集成方法。
智能交通信号系统
专注于信号灯控制、车流优化等具体场景的智能交通信号设计。
交通运输控制与优化
通过控制理论、路径规划、调度算法提高交通效率与安全性。
计算智能基础
包括遗传算法、神经网络、模糊逻辑等在交通领域的应用。
交通大数据与分布式计算技术
研究交通数据的收集、处理及分布式计算平台的应用。
交通安全工程
学习交通规则、安全设施、事故预防等交通安全管理理论。
城市交通规划
探讨城市道路网络设计、交通需求预测及规划方法。
智能车辆技术 ：自动驾驶算法、车辆传感器融合等。
智能物流 ：物流路径优化、仓储管理系统等。
交通信息与通信技术 ：车联网、5G在交通领域的应用。
交通仿真与数字孪生技术 ：通过仿真平台分析交通系统性能。
交通经济学 ：研究交通基础设施投资、运营成本及效益评估。
毕业生可从事智能交通系统设计、交通管理、数据分析、智能车辆研发等工作，主要面向高速公路、城市交通管理部门、地铁集团等企事业单位。
以上课程设置综合了多所高校的典型教学内容，具体以实际招生专业目录为准。
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