在数据挖掘的视角下，街道布局作为城市交通网络的基础框架，其设计对城市交通流量具有深远的影响，一个关键问题是：街道的宽度、密度、交叉口设计以及街道连接性如何共同作用于交通流量的分布与效率？
研究表明，较宽的街道通常能容纳更多的车辆，减少因拥堵导致的延误，但也可能导致车速过快，增加事故风险，而高密度的街道网络则能促进交通分散，减少局部拥堵，但也可能增加行人的穿越难度和交通安全问题，交叉口的设计，如信号灯的配置和交叉口间距，直接影响车辆通过的效率和交通流的连续性，街道的连接性，即街道如何相互连接形成网络，对交通流量的均衡分布至关重要，良好的连接性可以确保交通流在全市范围内均匀分布，减少热点区域的拥堵。
街道布局的优化需综合考虑车辆通行效率、行人安全、交通流量均衡等多个因素，通过数据挖掘技术分析历史交通数据、居民出行模式等，以科学手段指导城市规划与改造，实现城市交通的可持续发展。
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