AI：127-基于卷积神经网络的交通拥堵预测

点击这里跳转到本专栏，可查阅专栏顶置最新的指南宝典~

你的技术旅程将在这里启航！
从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。
✨✨✨ 每一个案例都附带有在本地跑过的关键代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。欢迎订阅支持，正在不断更新中~

一.基于卷积神经网络的交通拥堵预测：智能化解决城市交通挑战

随着城市化进程的不断推进，交通拥堵成为城市面临的一项严重挑战。人工智能技术的快速发展为解决交通拥堵问题提供了新的可能性。本文将介绍一种基于卷积神经网络（CNN）的交通拥堵预测方法，并提供相应的代码实例，展示其在实际应用中的潜力。
交通拥堵对城市居民和经济活动带来了严重的影响。为了更有效地管理城市交通，提前预测拥堵情况成为一项关键任务。卷积神经网络是一种强大的深度学习模型，通过其在图像识别等领域的成功应用，我们可以将其应用于交通拥堵预测中。

数据收集与准备：

首先，