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机器学习赋能交通行为建模：方法、应用与突破.docx

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    机器学习赋能交通行为建模：方法、应用与突破

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    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、交通事故频发、环境污染等交通问题日益严重，给人们的生活和社会经济发展带来了诸多不利影响。据相关数据显示，在一些特大城市，高峰时段的交通拥堵时间平均每天可达数小时，不仅浪费了大量的时间和能源，还增加了碳排放，加剧了环境污染。交通行为建模作为交通领域研究的重要内容，旨在通过对交通参与者（如驾驶员、行人、非机动车驾驶者等）行为的数学描述和模拟，深入理解交通系统的运行机制，为交通规划、管理和控制提供科学依据。

    传统的交通行为建模方法，如基于数学公式和物理原理的模型，在

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