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基于机器学习的交通流量预测模型论文
摘要：
本文旨在探讨基于机器学习的交通流量预测模型的研究与应用。通过分析现有交通流量预测模型的优缺点，提出了一种结合深度学习技术的交通流量预测模型。该模型采用卷积神经网络和长短期记忆网络相结合的方法，提高了预测精度和实时性。实验结果表明，该模型在实际应用中具有良好的性能，为交通管理和规划提供了有力支持。
关键词：交通流量预测；机器学习；深度学习；卷积神经网络；长短期记忆网络
一、引言
（一）1.交通流量预测的重要性
（1）交通流量预测对于城市交通管理和规划具有重要意义。准确预测交通流量可以帮助相关部门合理安排道路资源，缓解交通拥堵，提高道路通行效率。
（2）
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