traffic-congestion-prediction:拟议的概念证明，可通过使用LSTM（用于未来预测）+ CNN（用于检测交通密度）+使用推文来解决智能城市的交通拥堵和预测问题，并结合使用这三种方法产生交通拥堵因子，并基于此使用建议交通路线将来随时可以使用Google API-源码

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流量预测拟议的概念证明，用于解决智能城市的交通拥堵和预测问题。二手-LSTM（用于将来的预测）+ CNN（用于检测流量密度）+实时推文将所有这三种方法结合起来以产生流量拥塞因子（TCF），并在将来的任何时候使用Google API提出基于此的路由建议。内容 - 公用文件夹- 截至9月18日的TCF数据 LSTM预计到9月18日的时间 src文件夹-React应用程序实用程序文件- tweets_realtime.py-删除有关流量的地理位置标记的tweets tempserver-临时服务器，将所有从抓取中获得的推文排队，并充当React应用程序的API。屏幕截图注意：代码清理仍在进行中，该项目是为黑客马拉松而设计的

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