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《城市交通拥堵预测：利用数据分析与机器学习优化城市交通管理（61/90）》
未来，随着数据采集技术的进步与机器学习算法的不断发展，交通预测模型将变得更加精准和实时，为智能交通系统的建设奠定基础。可以通过对历史交通流量数据的分析，利用机器学习和数据科学技术，预测特定时间和路段的交通流量，进而为城市交通管理提供决策支持。回归模型适用于简单的预测任务，当交通流量数据与预测目标之间存在较为直接的线性关系时，线性回归是一个不错的选择。对于更复杂的预测任务，机器学习方法如随机森林、支持向量机（SVM）和梯度提升树（XGBoost）等模型都可以有效捕捉数据中的非线性关系，提供更精确的预测。
——来自博客 https://blog.csdn.net/weidl001/article/details/143747566
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