基于物联网和深度学习的智能城市交通管理系统

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摘要：随着城市化的快速发展，城市交通问题日益严峻。准确预测交通流量是缓解交通拥堵、提高交通管理效率的关键。文章提出了一种基于LSTM的城市交通流量预测方法。该方法首先对交通数据进行预处理，包括数据清洗、归一化等；其次，利用LSTM模型学习交通数据的时空依赖关系；最后，利用训练好的模型预测未来的交通流状态。（剩余4589字）

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