基于LSTM的交通客流预测

交通客流预测在城市规划和交通管理中起着至关重要的作用。准确地预测交通客流可以帮助交通管理部门优化交通流动、减少拥堵，并提供更好的交通服务。在本文中，我们将介绍基于长短期记忆网络（LSTM）的交通客流预测方法，并提供相应的源代码。

LSTM是一种循环神经网络（RNN）的变体，专门设计用于处理序列数据。它通过引入门控机制来解决传统RNN中的梯度消失问题，使其能够有效地捕捉长期依赖关系。在交通客流预测中，LSTM可以学习历史交通数据的模式和趋势，并预测未来的交通流量。

首先，我们需要准备用于训练和测试的交通数据集。数据集应包含历史交通流量的时间序列信息，例如每小时的车流量或每日的乘客数量。我们可以使用Python中的pandas库来加载和处理这些数据。下面是一个简单的示例：

import pandas as pd

# 读取交通数据集
data = pd.read_csv(