随着城市化进程的加速，交通拥堵问题日益严重，如何有效预测城市交通流量成为了一个重要课题。本文提出了一种基于ResNet（深度残差网络）的深度时空残差网络模型，旨在提高城市交通流预测的准确性。🔍

在本研究中，我们首先收集并处理了大量的历史交通数据，包括时间、天气和节假日等信息。这些数据通过预处理后被输入到我们的模型中。📅🌈

接着，利用ResNet架构的优势，我们的模型能够有效地捕捉到交通流量中的长期依赖关系。此外，通过引入时空维度，模型可以在更广泛的时间和空间范围内进行预测，从而提供更加精准的交通流量预测结果。🌐📊

实验结果表明，与传统方法相比，我们的模型在多个评价指标上均表现出色，证明了该方法的有效性和优越性。🚀

未来的工作将集中在进一步优化模型参数，以及将其应用于更多实际场景中，以期为城市交通管理提供更为可靠的数据支持。🛠️

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