该文提出了一种基于神经网络的预测模型来优化城市交通流。模型利用交通数据和实时信息，预测未来交通状况。通过模拟不同情景，决策者可以识别拥堵热点并实施缓解措施。该模型在真实城市数据集上经过测试，显示出较高的准确性。其展示了如何利用人工智能来改善城市交通管理，从而减少拥堵、改善出行体验并提高整体城市效率。 (注：系统自动识别，请以正文为准。)
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