城市车流量预测方法研究文献综述

城市交通流量预测是智能交通系统的重要组成部分，对缓解交通拥堵、提高道路通行效率具有重要意义。

近年来，随着交通数据采集技术的不断发展和机器学习、深度学习等人工智能技术的兴起，城市车流量预测方法研究取得了显著进展。

本文首先阐述了城市车流量预测的相关概念，并回顾了其发展历程；然后，对基于传统统计模型、机器学习和深度学习的城市车流量预测方法进行了详细综述，分析了各种方法的优缺点；接着，对城市车流量预测方法的未来发展趋势进行了展望，并提出了一些潜在的研究方向。

关键词：城市车流量预测；机器学习；深度学习；交通流理论；智能交通系统

随着城市化进程的加快和机动车保有量的不断增长，城市交通拥堵问题日益严峻，对人们的出行效率、生活质量和城市经济发展造成了严重影响。

因此，如何有效地预测城市车流量，为交通管理部门提供科学决策依据，对缓解交通拥堵、提高道路通行效率、保障城市交通系统安全稳定运行具有重要意义。

城市车流量预测是指利用历史交通流量数据、道路网络信息、天气状况等因素，建立数学模型，对未来一段时间内的城市道路交通流量进行预测。

准确的车流量预测可以为交通诱导、交通控制、交通规划等提供重要依据，进而提高道路通行能力，缓解交通拥堵，优化交通资源配置。

城市车流量预测方法的研究由来已久，从早期的传统统计模型到近年来兴起的机器学习和深度学习方法，经历了漫长的发展历程。

2.1传统统计模型
早期城市车流量预测方法主要依赖于传统统计模型，例如历史平均模型、时间序列模型、卡尔曼滤波模型等。