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苏逸在顾不语和王立强烈的要求下，最后还是决定一起做。
比赛开始的钟声响起，苏逸、顾不语和王立三人迅速进入状态，围坐在电脑前，全神贯注地投入到数学建模的海洋中。
他们选择的题目是关于交通流预测的，这是一个既考验理论知识又考验实践能力的题目。
苏逸首先详细阅读了题目，梳理出关键信息和需要解决的问题。他深知，一个好的开头是成功的一半，因此他决定从数据的收集和分析入手。
“不语，你负责搜集近五年的交通流量数据，特别是高峰时段的数据，这些数据对我们建立模型至关重要。”苏逸说道。
顾不语点头答应，立即开始行动起来。她利用学校提供的数据库资源，开始筛选和整理相关数据。
与此同时，苏逸转向了王立，“小立，你负责查找与交通流预测相关的文献和资料，特别是那些已经成功应用于实际问题的模型和方法，这对我们构建自已的模型会有很大的帮助。”
王立也迅速投入到文献的搜索和整理中，他深知自已的任务对于整个团队来说同样重要。
在两人忙碌的同时，苏逸开始思考模型的构建思路。他深知交通流预测是一个复杂的问题，涉及到多种因素的影响，如道路状况、天气情况、交通管制等。因此，他打算采用一种基于多因素分析的预测模型。
“我们可以先建立一个基础的线性回归模型，考虑一些主要的影响因素，如时间段、道路类型等。”苏逸说道，“然后，我们可以逐步加入其他因素，如天气状况、交通管制等，通过逐步回归的方法来确定哪些因素对交通流的影响最为显著。”
顾不语和王立听了苏逸的思路，都觉得很有道理。他们开始按照苏逸的指示，分别进行数据整理和模型构建的工作。
在接下来的时间里，三人分工合作，默契配合。顾不语不断地搜集和整理数据，确保数据的准确性和完整性；王立则查阅了大量的文献和资料，为模型的构建提供了有力的理论支持；苏逸则不断地调整和优化模型，尝试不同的方法和算法，以期得到更准确的预测结果。
经过两天的努力，他们终于构建出了一个基于多因素分析的交通流预测模型。这个模型不仅考虑了多种因素的影响，还通过机器学习的方法进行了优化和调整，使得预测结果更加准确和可靠。
在提交论文之前，他们再次对模型进行了验证和测试，确保没有任何问题。最终，他们成功地提交了自已的
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