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利用Clojure進行實時交通流量分析和預測可以通過以下步驟實現：
數據收集：首先需要獲取實時的交通數據，可以通過交通監控攝像頭、GPS數據、移動應用程序等方式獲取交通信息。這些數據通常包括車輛數量、速度、車輛位置等信息。
數據處理：使用Clojure編寫程序對收集到的交通數據進行處理和清洗，包括數據格式轉換、數據清洗、數據聚合等操作。可以使用Clojure的數據處理庫如clojure.data.json和clojure.string等來處理數據。
數據分析：利用Clojure的數據分析庫如Incanter進行交通數據的分析，包括統計分析、數據可視化等操作。可以通過統計分析來了解交通流量的分布情況，通過數據可視化來展示交通流量的趨勢和變化。
模型建立：根據歷史交通數據和實時交通數據建立交通流量預測模型。可以使用Clojure的機器學習庫如ClojureML或Weka進行模型建立。常用的模型包括時間序列模型、回歸模型、神經網絡模型等。
預測分析：利用建立的交通流量預測模型對未來的交通流量進行預測分析。可以通過模型預測未來交通流量的趨勢和變化，為交通管理部門提供決策支持。
通過以上步驟，可以利用Clojure進行實時交通流量分析和預測，幫助交通管理部門更好地了解交通狀況，提前預測交通擁堵情況，從而優化交通管理和調度。Clojure作為一種功能性編程語言，具有簡潔、高效的特點，適合用于數據處理和分析任務。
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