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2025年智能城市交通流预测模型试题答案及解析

一、单选题（共15题）

1.在智能城市交通流预测模型中，以下哪项不是用于提高模型泛化能力的策略？

A.特征工程

B.数据增强

C.模型并行

D.正则化

2.以下哪种方法可以有效地减少深度学习模型训练过程中的梯度消失问题？

A.使用ReLU激活函数

B.使用BatchNormalization

C.使用Dropout

D.使用LSTM网络

3.在构建交通流预测模型时，以下哪种数据融合算法有助于提高预测准确性？

A.线性融合

B.加权融合

C.特征级融合

D.集成学习

4.以下哪种技术可以帮助在保持模型精度的同时