摘要：智能交通系统（ITS）的快速发展带来了海量的交通数据，这些数据在提高交通效率和安全性方面扮演着重要角色。本文综合考察了智能交通中的数据特点，包括数据种类的多样性、庞大的数据量级和高频的数据更新。接着，探讨了用于分析这些数据的三种主要方法：统计分析方法、数据挖掘技术和机器学习算法。重点关注了智能交通中交通流量预测的技术，包括基于时间序列的模型、仿真模型和基于深度学习的预测技术。这些技术对于优化交通流、减少拥堵和提高道路安全具有重要意义。