基本信息
文件名称：统计模型在交通流量预测中的应用研究.pptx
文件大小：1.81 MB
总页数：10 页
更新时间：2025-12-07
总字数：约4.97千字
文档摘要
第一章绪论：交通流量预测的背景与意义第二章数据采集与预处理：构建高质量预测基础第三章传统统计模型应用：经典方法的潜力与局限第四章深度学习模型探索：神经网络在复杂交通系统中的优势第五章混合模型构建：融合统计与深度学习的协同优势第六章结论与展望：统计模型在交通预测中的未来方向1
01第一章绪论：交通流量预测的背景与意义
城市交通的挑战与预测的重要性随着全球城市化进程的加速，交通拥堵已成为现代城市面临的主要问题之一。以北京市为例，高峰时段主干道的平均车速不足20公里/小时，导致每日因拥堵造成的经济损失超过10亿元。交通流量预测作为智能交通系统（ITS）的核心组成部分，对于缓解拥堵、提升