：城市交通流量预测在智能交通系统里是极为关键的支撑部分，会对交通疏导、路网规划以及出行服务优化的效果产生直接影响。 随着城市化进程不断加快以及机动车保有量快速增加，传统交通流量预测方法由于数据维度单一、预测精度欠缺、动态适应性不佳，很难 契合现代化交通管理的精细化要求。大数据技术依靠海量数据处理、多源信息融合以及深度特征挖掘的能力，为城市交通流量预测给予了 全新的解决办法。本文对大数据驱动的城市交通流量预测技术架构进行了系统梳理，对核心技术环节与实践应用场景做了深入分析，借助 结合典型案例验证实践效果，为大数据技术在城市交通领域的规模化应用提供理论支持与实践参考。 关键词：大数据技术；城市交通；流量预测；智能交通系统；机器学习