a夫人流量是几乎每个城市中人们面临的主要问题之一。预测，对于运输计划和城市经理，交通量一直是非常具有挑战性的。人口的增长和车辆使用的增加增加了对可靠的交通预测系统的需求。系统应减少拥塞，避免事故并优化增强道路安全性的交通流量。使用机器学习算法更适合处理交通和维持车辆的流动。本文重点介绍了使用机器学习原理（例如LSTM和Random Forest（RF）算法）处理流量相关的工作。使用用于流量预测的高级在线数据集。在功能工程的帮助下，对系统进行了测试以提高精度。基本数据集具有以下字段：车辆ID，时间，日期，接线ID是预测每个区域流量的主要参数。与此相关，我们添加了日常和周末组件，以增强我们的结果。关键字：流量，人工智能，机器学习，流量预测，LSTM，随机森林（RF），智能交通系统。Samriddhi：一本《物理科学，工程和技术杂志》（2023）； doi：10.18090/samriddhi.v15i03.10