最近，一组研究人员发表了一篇论文，介绍了一种可以缓解城市交通拥堵的方法，这种方法是基于泊松分布的。
泊松分布是一种常见的概率分布，通常用于描述独立随机事件在一段时间内发生的次数。例如，如果我们知道某个高速公路上平均每小时发生3次事故，那么我们可以使用泊松分布来预测在下一个小时内发生1次事故的概率，或者在接下来的两个小时内发生4次事故的概率。
但是，在城市交通领域，泊松分布有什么用？研究人员发现，如果我们将城市中的交通流看作是一种独立随机事件，那么泊松分布可以用来描述交通流在不同时间段的变化，从而提前预测拥堵情况。
基于这种思想，研究人员开发了一种智能交通管理系统，该系统使用实时数据来计算交通流的泊松分布，并预测拥堵的时间和地点。根据预测结果，该系统可以自动调整信号灯的周期，改变车道的导向等措施来缓解拥堵。
研究人员进行了大量的模拟和实验，他们的结果表明，这种方法可以显著减少交通拥堵，提高交通效率，降低碳排放量。