基于LSTM模型的交通事故预测的功能需求、相关技术以及预期成果

功能需求：

1. 数据预处理：对历史交通事故数据进行清洗、特征提取等处理。
2. 模型训练：利用LSTM模型对处理后的数据进行训练，得到预测模型。
3. 预测功能：利用训练好的模型对未来一段时间内可能发生的交通事故进行预测，并输出预测结果。
4. 可视化展示：将预测结果以图表等形式展示出来，方便用户进行分析和决策。

相关技术：

1. LSTM模型：长短时记忆网络是一种适用于序列数据的循环神经网络，能够有效地处理时间序列数据。
2. 数据预处理技术：包括数据清洗、特征提取、数据归一化等技术，能够提高模型的准确性和鲁棒性。
3. 数据可视化技术：包括图表、地图等技术，能够直观地展示预测结果。

预期成果：

1. 实现交通事故预测功能，能够为交通管理部门提供决策支持。
2. 提高交通事故预测的准确性和鲁棒性，减少交通事故的发生。
3. 实现数据可视化展示，方便用户进行数据分析和决策。