随着城市化进程加快，交通拥堵问题日益严重，传统的交通流模型已难以满足现代交通管理的需求。近年来，基于深度学习的交通流预测模型逐渐成为研究热点。本文通过构建一种结合卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）的混合模型，实现了对交通流量的高精度预测。该模型能够有效捕捉时空特征，为交通信号灯配时优化提供了科学依据。实验结果表明，相较于传统方法，该模型在预测准确性上提升了约25%。此外，该模型还支持动态调整策略，可实时响应突发交通事件，显著提高了道路通行效率。未来，将进一步探索多源数据融合技术，以提升模型的鲁棒性和适应性，助力智慧城市建设。