强化学习在交通流预测中的应用研究

交通流预测是智能交通管理的核心环节之一，对于实现精准调度、优化交通流动具有至关重要的作用。然而，由于交通系统的复杂性和不确定性，传统的交通流预测方法往往难以满足对准确性和实时性的要求。基于此，文章提出一种基于强化学习的交通流预测方法，并使用METR-LA数据集对这一方法进行验证。结果表明，该方法在不同场景下展现了良好的预测性能，有效适应了城市交通系统的时空动态变化。