交通数据中的数据优化文献综述

随着智慧城市和智能交通系统的快速发展，交通数据呈现爆炸式增长，如何高效地利用海量交通数据已成为当前研究的热点和难点。

交通数据优化作为提升数据质量、挖掘数据价值的关键技术，对于交通拥堵预测、智能交通信号控制、交通路线规划等应用领域具有重要意义。

本文首先概述了交通数据优化的研究背景和意义，并对交通数据的类型、来源、特点和挑战进行了分析。

然后，本文综述了交通数据优化的主要方法，包括数据预处理、基于统计学的优化方法、基于机器学习的优化方法和基于深度学习的优化方法，并对不同优化方法的优缺点和适用场景进行了比较分析。

此外，本文还探讨了交通数据优化在交通拥堵预测、智能交通信号灯控制、交通路线规划等领域的典型应用，并展望了交通数据优化的未来发展趋势。

最后，总结了全文的研究内容并对未来的研究方向进行了展望。

关键词：交通数据；数据优化；数据预处理；机器学习；深度学习

随着城市化进程的加快和交通运输需求的持续增长，城市交通面临着日益严峻的挑战，如交通拥堵、交通事故频发、环境污染等。

为了解决这些问题，智慧交通系统（IntelligentTransportationSystems，ITS）应运而生。

ITS通过应用现代信息和通信技术，实现对交通流的实时监控、分析和管理，旨在提高交通效率、保障交通安全、减少环境污染。