摘要：探讨了智能交通系统中的关键技术，包括基于感知网络的实时交通流数据采集与处理技术、结合机器学习与优化算法的智能交通流预测模型以及基于深度强化学习的智能交通流优化决策策略。介绍了感知网络在实时交通数据采集中的重要性，并讨论了如何利用传感器融合和数据过滤等技术提高数据质量。讨论了机器学习与优化算法在交通流预测中的应用以及如何构建高效准确的预测模型，最后介绍了深度强化学习在智能交通流优化决策中的潜力，强调了其在复杂交通环境中的灵活性和自适应性。