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摘要：智能交通系統(tǒng)（ITS）的快速發(fā)展帶來了海量的交通數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在提高交通效率和安全性方面扮演著重要角色。本文綜合考察了智能交通中的數(shù)據(jù)特點，包括數(shù)據(jù)種類的多樣性、龐大的數(shù)據(jù)量級和高頻的數(shù)據(jù)更新。接著，探討了用于分析這些數(shù)據(jù)的三種主要方法：統(tǒng)計分析方法、數(shù)據(jù)挖掘技術和機器學習算法。重點關注了智能交通中交通流量預測的技術，包括基于時間序列的模型、仿真模型和基于深度學習的預測技術。這些技術對于優(yōu)化交通流、減少擁堵和提高道路安全具有重要意義。