شهرهای هوشمند از فضا استفاده بهتری می‌کنند و تردد کمتر، هوای پاک‌تر و خدمات شهری کارآمدتری دارند و کیفیت زندگی مردم را بهبود می‌بخشند. تعداد زیاد وسایل نقلیه که به طور مداوم در نقاط شلوغ در شهرهای هوشمند در حال تردد هستند، دستیابی به یک فضای پارک عمومی را پیچیده می کند. این امر چالش هایی را هم برای ترافیک و هم برای ساکنان ایجاد می کند. با چنین جمعیت گسترده ای، تراکم جاده ها یک چالش جدی است. منابع حیاتی مانند سوخت، پول و مهمتر از همه زمان را هدر می دهد. پیدا کردن مکان مناسب برای پارک یکی از دلایل ازدحام ترافیک در بزرگراه¬ها است. این مقاله یک مدل پیش‌بینی اقتصادی مبتنی بر یادگیری عمیق، برای رشد اقتصادی بلندمدت در شهرهای هوشمند پیشنهاد می‌کند. مدیریت ترافیک برای شهرها از این نظر حیاتی است که تضمین می کند که مردم بتوانند آزادانه در سطح شهر حرکت کنند. بسیاری از خودروهایی که برای رسیدن به مناطق شلوغ در شهرهای هوشمند تلاش می کنند، دستیابی به یک پارکینگ عمومی را دشوار می کنند. این موضوع هم برای رانندگان و هم برای ساکنین ناخوشایند است. تعدادی از مسئولین در امر مدیریت ترافیک، یک شبکه عصبی مصنوعی را برای حل این مشکل پیاده‌سازی کرده‌اند و سیستم‌های خودروهای مدرن با راه‌حل‌های پارک هوشمند همراه شده‌اند. نتیجه تجربی مدل پیش‌بینی اقتصادی مبتنی بر یادگیری عمیق، تخمین ترافیک، پیش‌بینی دقت در جریان ترافیک، مدیریت ترافیک و پارکینگ هوشمند را در مقایسه با روش‌های موجود بهبود می‌بخشد تفاصيل المقالة