数学建模论文题目：基于深度学习的交通拥堵预测模型
摘要：交通拥堵是城市发展中普遍存在的问题，对于交通管理部门和市民来说，准确预测交通拥堵情况具有重要意义。本文基于深度学习方法，构建了一个交通拥堵预测模型。首先，通过收集大量的交通数据，包括交通流量、道路状况、天气等信息，建立了一个综合的数据集。然后，利用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）相结合的模型，对交通拥堵进行预测。实验结果表明，该模型在交通拥堵预测方面具有较高的准确性和稳定性，可为交通管理部门提供决策支持。
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文章标题：数学建模论文题目发布于2024-01-02 15:41:42
