大数据时代背景下的交通流预测系统，已经成为智能交通系统的重要组成部分。文章中提到的基于Spark平台的分布式交通流预测模型（DUTP-GBDT），是在这种背景下提出的一种创新性的解决方案。为了深入理解该系统，我们需要探讨以下几个关键知识点：
1. 分布式计算概念：分布式计算是指将一个大任务划分成多个小任务，分配给不同的计算节点并行处理，最终汇总结果的一种计算模式。在大数据处理领域，分布式计算平台如Hadoop和Spark，能够处理大量数据并提供高可靠性和扩展性。
2. Spark平台优势：Apache Spark是一个开源的分布式计算系统，提供了一个快速、通用、可扩展的框架用于大规模数据处理。Spark与Hadoop相比，拥有更快的计算速度和更优的内存计算能力，这使得Spark在处理迭代算法和实时查询方面表现出色。
3. 梯度优化决策树（GBDT）模型：梯度提升决策树是一种集成学习算法，通过迭代地构建多棵决策树，每一棵新树都在前一棵的基础上减少误差，最终将多棵树的预测结果进行汇总，用于解决回归和分类问题。在分布式环境下使用GBDT，能够提高模型的预测准确率和训练效率。
4. 分布式环境下模型优化：在文章中，作者提出了针对分布式环境下GBDT模型的优化方法，具体包括切分点抽样、特征装箱和逐层训练三种技术。这些优化方法有助于解决分布式计算中数据倾斜和通信成本高的问题，从而提升整体的训练效率。
5. 特征参数的利用：文章中提到的时间特征、道路状况特征以及天气特征，都是影响交通流量的重要因素。这些特征参数的合理选择和应用能够使交通流预测模型更贴合实际情况，提高预测的准确度。
6. 模型的实时性和准确性：实时性是智能交通系统中的一个关键要求，DUTP-GBDT模型能够实时收集交通数据，并快速进行分析预测，这对于交通管理和调度具有重要意义。准确性则是模型性能的重要指标，高准确率意味着交通流预测结果更可靠，可以有效辅助交通决策。
7. 实验对比和效果验证：文章通过与GA-BP、GA-KNN、MSTAR等其他模型的对比实验，验证了DUTP-GBDT模型在分布式环境下，不仅提高了准确率，还加快了训练速度。这说明模型完全符合城市交通流预测系统的各项要求。
8. 中图分类号TP391与文献标志码A：这些信息为文章在数据库中的分类和索引提供了依据，方便专业人员进行检索和阅读。
该论文提出了一种创新的基于Spark平台的分布式城市交通流预测模型（DUTP-GBDT），并通过优化方法显著提高了模型在分布式情况下的训练效率。该模型可以实现交通流的实时、准确预测，并且通过实验验证了其在准确率和训练速度方面的优势，为智能交通系统的实现提供了有力的技术支持。
