基于改进极限学习机的短时交通流预测：方法创新与应用实践

一、引言

1.1研究背景与意义

1.1.1研究背景

随着城市化进程的加速和机动车保有量的持续增长，交通拥堵问题已经成为全球各大城市面临的严峻挑战。交通拥堵不仅导致出行时间大幅增加，降低了居民的生活质量，还造成了能源的巨大浪费和环境污染的加剧。据统计，在一些一线城市，高峰时段车辆的平均行驶速度甚至低于每小时20公里，严重影响了城市的运行效率。例如北京，早晚上下班高峰期，环路及主要干道车流量饱和，车辆行驶缓慢，通勤时间大幅延长，给居民带来极大不便，同时增加了燃油消耗和尾气排放。

智能交通系统（IntelligentTransport