摘要

实时准确的交通流量预测对于加快智慧交通的建设和推动智能交通系统的发展至关重要。本文系统梳理了车流量预测技术的发展历程，归纳了其从传统统计模型向深度学习与图神经网络等智能化模型的演进过程。在此基础上，分析了该技术在智慧交通系统中的关键作用，包括信号灯配时优化、拥堵预警、公交调度、停车引导等典型应用场景。通过对车流量预测关键环节的拆解与现状评估，进一步探讨了其在推动交通系统智能化、绿色化转型中的重要意义，并展望了未来在多源数据融合、边缘计算部署与隐私保护等方面的发展趋势。研究结论可为行业决策者、技术研发人员及政策制定者提供参考，以推动车流量预测技术市场的健康发展。

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