【摘 要】
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＜正＞随着汽车保有量的增加，环境污染、资源浪费和交通拥堵问题日益严峻。如何有效缓解城市交通拥堵已成为多数城市面临的主要问题。交通流预测是智慧交通发展的基石，是实现交通智能化服务的重要任务之一，在智慧城市建设中发挥着重要作用。精准的交通流预测（TFF）对于实现交通控制、发布有效的交通组织策略、缓解交通拥堵和改善城市环境至关重要。交通流预测一直是智能交通系统研究的热点问题，其主要任务在于利用当前或历史
【机 构】
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贵州民族大学数据科学与信息工程学院
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＜正＞随着汽车保有量的增加，环境污染、资源浪费和交通拥堵问题日益严峻。如何有效缓解城市交通拥堵已成为多数城市面临的主要问题。交通流预测是智慧交通发展的基石，是实现交通智能化服务的重要任务之一，在智慧城市建设中发挥着重要作用。精准的交通流预测（TFF）对于实现交通控制、发布有效的交通组织策略、缓解交通拥堵和改善城市环境至关重要。交通流预测一直是智能交通系统研究的热点问题，其主要任务在于利用当前或历史交通数据和相关城市数据预测道路网络中的未来交通流。它在交通调度和管理中起着至关重要的作用，近年来引起了研究界的极大关注。由于复杂的内部相关性（即一个交通序列内的时间相关性）和相互相关性
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