本文目录导读：
随着城市化进程的加快，城市交通拥堵问题日益严重，影响了居民的出行效率和城市的可持续发展，为了解决这一问题，提高城市交通管理水平，数据挖掘技术在交通流量预测中的应用越来越受到重视，本文以数据挖掘技术为核心，结合深度学习算法，构建了一种城市交通流量预测模型，并对其进行了应用研究。
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城市交通流量预测是交通管理、城市规划、交通工程等领域的重要基础工作，传统的交通流量预测方法主要依赖于统计模型和经验公式，其预测精度和实时性受到限制，近年来，随着大数据和人工智能技术的快速发展，数据挖掘技术在交通流量预测中的应用逐渐成为研究热点。
本文旨在通过构建基于深度学习的城市交通流量预测模型，提高预测精度和实时性，为城市交通管理提供有力支持。
数据挖掘与深度学习在交通流量预测中的应用
1、数据挖掘技术
数据挖掘技术是一种从大量数据中提取有价值信息的方法，包括关联规则挖掘、聚类分析、分类和预测等，在交通流量预测中，数据挖掘技术可以用于以下方面：
（1）特征工程：通过对原始数据进行预处理、特征提取和特征选择，提取与交通流量相关的特征。
（2）关联规则挖掘：发现交通流量数据中的关联规则，为交通管理提供决策支持。
（3）聚类分析：将具有相似特征的交通流量数据进行分组，为交通管理提供分类依据。
（4）分类和预测：利用分类和预测算法对交通流量进行预测，为交通管理提供实时预警。
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2、深度学习技术
深度学习是一种模拟人脑神经网络结构和功能的人工智能技术，具有强大的特征提取和表示能力，在交通流量预测中，深度学习技术可以用于以下方面：
（1）神经网络模型：构建神经网络模型，通过学习大量交通流量数据，实现交通流量的预测。
（2）卷积神经网络（CNN）：利用CNN强大的特征提取能力，对交通流量数据进行特征提取和分类。
（3）循环神经网络（RNN）：利用RNN处理时间序列数据，实现交通流量的短期和长期预测。
基于深度学习的城市交通流量预测模型构建
本文以深度学习技术为核心，构建了一种基于卷积神经网络的城市交通流量预测模型，模型主要包括以下步骤：
1、数据预处理：对原始交通流量数据进行清洗、去噪和归一化处理。
2、特征提取：利用CNN提取交通流量数据中的时空特征。
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3、模型构建：构建卷积神经网络模型，实现交通流量的预测。
4、模型训练与优化：利用训练数据对模型进行训练和优化，提高预测精度。
5、模型评估与验证：利用测试数据对模型进行评估和验证，确保模型在实际应用中的有效性。
本文通过构建基于深度学习的城市交通流量预测模型，提高了预测精度和实时性，实验结果表明，该模型在交通流量预测方面具有较高的应用价值，可以进一步研究以下方面：
1、结合其他数据源，提高模型的预测精度。
2、探索更先进的深度学习算法，提高模型的性能。
3、将模型应用于实际交通管理中，为城市交通发展提供有力支持。
标签： #数据挖掘类硕士论文
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