能否提供一个详细的示例代码，展示如何构建一个基于LSTM的交通流量预测模型，并包括必要的数据清洗步骤？该代码应适用于Python环境并使用相关深度学习库如Keras或TensorFlow实现。

当然可以。在Python环境下，我们可以使用Keras库来构建一个基于LSTM（长短期记忆网络）的交通流量预测模型。以下是一个简化的例子，我们将使用pandas处理数据清洗，并使用numpy导入所需的数值计算。

首先，安装必要的库（如果你还没有安装的话）：

pip install pandas numpy keras tensorflow

然后，编写代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense

# 数据预处理
def load_data(file_path):
    data = pd.read_csv(file_path)
    data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'])
    data.set_index('Date', inplace=True)  # 设置日期为索引
    return data['Traffic Volume'].values  # 返回时间序列数据

# 数据清洗
def clean_data(data):
    scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
    scaled_data = scaler.fit_transform(data.reshape(-1, 1))  # 归一化
    train_size = int(len(scaled_data) * 0.8)  # 分割训练集和测试集
    training_set, test_set = scaled_data[:train_size], scaled_data[train_size:]
    
    # 时间序列填充（滑动窗口）
    window_size = 60  # 预测步数
    X_train, y_train = [], []
    for i in range(window_size, len(training_set)):
        X_train.append(training_set[i-window_size:i])
        y_train.append(training_set[i])
        
    X_train, y_train = np.array(X_train), np.array(y_train)
    X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1))

    return X_train, y_train, scaler

# 构建模型
def build_model(input_shape, output_shape):
    model = Sequential()
    model.add(LSTM(50, input_shape=input_shape, return_sequences=True))
    model.add(LSTM(50))
    model.add(Dense(output_shape))
    model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
    return model

# 使用LSTM模型进行预测
if __name__ == "__main__":
    file_path = "your_traffic_data.csv"  # 替换为你实际的数据文件路径
    traffic_data = load_data(file_path)

    X_train, y_train, scaler = clean_data(traffic_data)
    input_shape = X_train.shape[1:]
    output_shape = y_train.shape[1]

    model = build_model(input_shape, output_shape)
    model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32)

    # 测试模型
    # ... (在这里添加模型预测和评估部分)

    # 应用到实际数据上
    # ... (在这里添加反归一化和应用预测结果)