机器学习在智能交通中的应用探究
引言
智能交通系统是指通过集成先进的信息技术、通信技术和传感器技术，实现对交通流量、车辆状态、驾驶员行为等多种数据的实时监控和管理，以提高道路使用效率，降低事故发生率，优化城市环境和提升乘客体验。随着人工智能（AI）尤其是机器学习（ML）的发展，它们正在被广泛地应用于智能交通系统中。
机器学习基础
在深入探讨ML在ST中应用之前，我们首先需要了解一下什么是机器学习。简单来说，ML是一种计算科学领域内的研究方向，其目的是使计算机能够从经验中学习，即不直接编程，而是通过分析大量数据来识别模式并做出预测或决策。这与人类的大脑类似，大量重复练习后能自动完成某些任务而无需明确指导。
ML在ST中的关键应用
3.1 数据处理与分析
3.1.1 实时数据收集与整合
3.1.2 大规模数据存储与处理
3.2 决策支持系统
3.2.1 智能路线规划与导航
3.2.2 公共交通优化调度
3.3 安全性增强措施
3.3.1 事故预防模型开发及执行
3,4 自动驾驶辅助系统
4. 结论 & 未来展望