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摘 要：随着城市化进程的加快，城市主干道交通拥堵问题日益严重。深度学习技术凭借其在处理复杂数据方面的优势，成为研究交通态势的重要工具。本文探讨了多源数据（如交通流量、天气、社会活动等）驱动的深度学习模型在城市主干道交通态势研究中的应用。通过对现有方法的分析和实验验证，本文展示了深度学习如何提高交通预测的准确性，优化交通管理策略，从而缓解城市交通压力。（剩余4766字）
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多源数据驱动的深度学习在城市主干道交通态势研究中的应用
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