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基于神经网络的短时交通流预测：方法、实践与创新.docx

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    基于神经网络的短时交通流预测：方法、实践与创新

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    随着城市化进程的加速和居民生活水平的提高，城市机动车保有量急剧增长，交通拥堵问题日益严峻。交通拥堵不仅降低了人们的出行效率，增加了出行时间和成本，还对城市的经济发展、环境质量和居民生活质量产生了负面影响。例如，在一些一线城市，早晚高峰时段道路拥堵严重，车辆行驶缓慢，通勤时间大幅延长，给市民的日常生活带来诸多不便。同时，交通拥堵导致汽车尾气排放增加，加剧了空气污染，对居民的身体健康造成威胁。

    智能交通系统（IntelligentTransportationSystem，ITS）作为解决交通拥堵问题的有效手段，

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