机器学习是一门涉及概率论、统计学、运筹学、逼近论等多个领域的交叉学科,被广泛地应用在计算机视觉、医学诊断、生物特征识别等领域中。本文将探讨机器学习在交通流预测中的应用问题。交通流预测是智慧交通系统研究领域的热点,提升交通流预测效果对于缓解城市交通压力、减少环境污染具有重要意义。本文首先介绍了机器学习的发展史和交通流预测理论的发展历程,然后介绍了提升树、时间序列分析和神经网络的相关理论背景,针对交通流数据存在大量缺失值、样本数量少和相邻道路拓扑信息利用难的特点,给出了一种数据预处理的方法。接着,对比了提升树模型、时间序列模型和神经网络模型在交通流预测中的实际预测效果,并分析了它们各自的优缺点,结果表明提升树模型在交通流预测问题中的表现优于其它两种模型。针对交通流复杂多变的特点,本文将装袋方法与提升树模型相结合,从降低泛化方差的角度来提升预测效果,实验结果表明,这一方法对提升预测效果有显著作用。