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智能交通系统中基于深度学习的交通流预测研究

智能交通系统是利用现代信息技术和通信技术来监测、管理和优化交通流的系统。随着城市发展和人口增长，交通拥堵成为一个普遍存在的问题，而智能交通系统的发展为解决交通拥堵提供了新的途径。交通流预测作为智能交通系统中至关重要的一环，对交通管理、路径规划等方面具有重要意义。

深度学习作为人工智能领域的重要分支，近年来在交通流预测中展现出巨大的潜力。深度学习模型能够从大量的交通数据中学习复杂的特征和规律，从而提高交通流预测的准确性和精度。研究人员们在智能交通系统中积极探索基于深度学习的交通流预测方法，希望能够更好地应对城市交通的挑战。

通过文献综述，我们可以发现目前关于智能交通系统中基于深度学习的交通流预测研究主要集中在以下几个方面：首先，研究者们不断改进深度学习模型的结构和算法，探索如何更好地利用深度学习来预测交通流。其次，研究者们关注不同类型的交通流数据，包括车辆轨迹数据、交通摄像头数据等，探讨如何有效地利用这些数据进行交通流预测。此外，研究者们也在探索如何结合深度学习与传统交通流预测方法，以提高预测准确性和稳定性。

在未来的研究中，可以进一步深入探讨智能交通系统中基于深度学习的交通流预测方法，包括提高模型的泛化能力、加强对多源异构数据的融合利用等方面。这将有助于更好地应用深度学习技术解决城市交通中的实际问题，提高交通系统的智能化水平，为人们创造更加便利、高效的出行环境。