DeepSeek智能交通系统实战：从流量预测到信号优化的全链路AI解决方案解析

基于DeepSeek技术的城市交通流量预测与信号优化实战解析

引言：智慧交通的时代需求

在城市化进程加速的今天，交通拥堵已成为困扰全球大中城市的共同难题。DeepSeek研究院基于自主研发的时空预测模型与强化学习框架，提出了一套完整的智能交通解决方案。本文将从技术原理、算法实现到落地应用，详细解析交通流量预测与信号优化的完整技术链条。

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一、数据采集与特征工程

1.1 多源数据融合

典型数据源包括：

• 地磁传感器数据（5分钟粒度）
• 电子警察抓拍记录
• 网约车GPS轨迹
• 气象监测数据
• 特殊事件日历

# DeepSeek数据预处理工具示例
import deepseek.traffic as dst

# 多源数据加载
sensor_data