基本信息

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文档摘要

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基于机器学习的交通流数据处理与预测：方法、应用与展望

一、引言

1.1研究背景与意义

随着城市化进程的加速和机动车保有量的持续增长，交通拥堵、交通事故频发等问题已成为制约城市可持续发展的重要因素，给人们的生活和经济发展带来了诸多负面影响。在此背景下，智能交通系统（IntelligentTransportationSystem，ITS）应运而生，作为解决城市交通问题的有效手段，受到了广泛关注和深入研究。

交通流数据是智能交通系统的核心与基石，涵盖了交通流量、车速、车辆密度等关键信息，全面反映了交通系统的运行状态。这些数据在交通管理、交通规划、智能交通控制等多个领域发挥着举足轻重的作用。通过