1. 数据收集和预处理
dasumpy、scipy等，对数据进行清洗、转换和分析，以便更好地支持后续的建模工作。
2. 建立模型
odels等，可以帮助交通规划人员建立各种复杂的车流量模型，如时间序列模型、回归模型、神经网络模型等。
3. 模型评估和优化
提供了各种评估和优化工具，如交叉验证、网格搜索、参数调整等，可以帮助交通规划人员更好地评估和优化车流量模型。
4. 可视化和报告
atplotlibdas等，可以帮助交通规划人员更好地展示模型结果和预测。
在车流量建模中具有重要作用，可以帮助交通规划人员更好地了解道路使用情况、预测未来交通需求、规划交通设施等。通过数据收集和预处理、建立模型、模型评估和优化、可视化和报告等步骤，可以更好地支持车流量建模工作的开展。