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基于深度学习的智能交通流量预测研究

汇报人：XXX

2025-X-X

目录

1.引言

2.深度学习基础

3.交通流量预测数据预处理

4.基于深度学习的交通流量预测模型

5.实验设计与结果分析

6.模型在实际应用中的效果

7.结论与展望

01

引言

研究背景

交通拥堵现状预测技术需求

随着城市化进程加快，我国城市交通为缓解交通拥堵，提高道路通行效率，

拥堵问题日益严重，据统计，全国城对交通流量进行准确预测变得尤为重

市高峰时段平均车速仅为20-30公里要。目前，传统预测方法存在精度低、

/小时，严重影响了市民出行效率和实时性差等问题，迫切需要新的技术

生活质量。手段。

深度学习优势

深度学习技术在图像识别、语音识别

等领域取得了显著成果，其在处理复

杂数据和模式识别方面的优势，为交

通流量预测提供了新的思路和方法。

研究意义

提升交通效率

通过准确预测交通流量，可以有效调整信号灯控制策略，减少拥堵时

间，提升城市道路通行效率，预计可降低拥堵比例15%-20%。

优化资源配置

交通流量预测有助于交通管理部门优化资源分配，合理安排警力、公

共交通车辆等，节约成本，提高资源使用效率，年节省成本约500万

元。

智能交通发展

研究深度学习在交通流量预测中的应用，推动智能交通系统发展，提

升城市智能化水平，为未来智慧城市建设奠定技术基础。

国内外研究现状

传统方法研究机器学习应用深度学习兴起

早期交通流量预测主要依赖统计近年来，机器学习技术在交通流随着深度学习技术的快速发展，

方法和经验模型，如自回归模型量预测中得到广泛应用，如支持卷积神经网络（CNN）、循环神

（AR）、移动平均模型（MA）向量机（SVM）、随机森林（RF）经网络（RNN）等在交通流量预

等，但预测精度有限，难以适应等算法，提高了预测精度，但模测中展现出强大的能力，实现了

复杂多变的城市交通环境。