基于函数型数据分析方法的道路交通流量聚类和预测研究文献综述

随着城市化进程的加快和机动车保有量的持续增长，城市道路交通拥堵问题日益严峻，对交通流量进行准确的聚类和预测，对于交通管理、拥堵缓解和出行服务至关重要。

传统的交通流量分析方法通常将交通流量视为离散的时间序列数据，难以捕捉交通流量的动态变化和周期性模式。

函数型数据分析方法作为一种新兴的数据分析技术，能够将交通流量视为连续的函数曲线进行分析，更好地刻画交通流量的动态特征。

本文首先介绍了函数型数据分析方法的基本概念和理论基础，包括函数型数据的表示方法、函数型主成分分析、函数型聚类分析和函数型回归分析方法等。

其次，综述了函数型数据分析方法在道路交通流量聚类和预测研究中的应用现状，分析了不同方法的优缺点和适用场景。

最后，对未来的研究方向进行了展望，包括多源数据融合、实时交通流量预测、交通事件检测等方面。

关键词：函数型数据分析；道路交通流量；聚类；预测；文献综述

近年来，随着我国经济的快速发展和城市化进程的加速，机动车保有量持续增长，导致城市道路交通流量急剧增加，交通拥堵问题日益严重。

交通拥堵不仅降低了道路通行效率，造成能源浪费和环境污染，还会影响人们的出行体验和城市的可持续发展。

因此，对道路交通流量进行准确的分析和预测，对于交通管理、拥堵缓解和出行服务都具有重要的意义。