多源數(shù)據(jù)驅動的深度學習在城市主干道交通態(tài)勢研究中的應用
摘 要：隨著城市化進程的加快，城市主干道交通擁堵問題日益嚴重。深度學習技術憑借其在處理復雜數(shù)據(jù)方面的優(yōu)勢，成為研究交通態(tài)勢的重要工具。本文探討了多源數(shù)據(jù)（如交通流量、天氣、社會活動等）驅動的深度學習模型在城市主干道交通態(tài)勢研究中的應用。通過對現(xiàn)有方法的分析和實驗驗證，本文展示了深度學習如何提高交通預測的準確性，優(yōu)化交通管理策略，從而緩解城市交通壓力。（剩余4766字）