摘要
城市道路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、提高道路通行能力、保障交通安全具有重要意义。
本文首先介绍了城市道路交通流量预测的相关概念和研究意义，并对传统预测方法如时间序列分析、卡尔曼滤波等进行了概述，分析了其优缺点。
接着，重点阐述了近年来兴起的基于机器学习和深度学习的预测方法，包括支持向量机、随机森林、人工神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络等，并详细介绍了不同模型在交通流量预测中的应用情况。
此外，本文还分析了不同预测方法的优缺点和适用场景，并对未来城市道路交通流量预测的发展趋势进行了展望。
关键词：城市道路；交通流量预测；机器学习；深度学习；智能交通系统
随着城市化进程的加快，城市道路交通流量急剧增加，交通拥堵问题日益严重。
交通流量预测作为智能交通系统（IntelligentTransportationSystem，ITS）的关键技术之一，能够为交通管理者提供实时、准确的交通信息，为出行者提供合理的路径规划，对缓解交通拥堵、提高道路利用率、减少交通事故、降低环境污染具有重要意义。
城市道路交通流量预测是指利用历史交通流量数据、道路网络结构、天气状况等信息，采用特定的算法和模型，对未来一段时间内的交通流量进行预测。
准确的交通流量预测可以帮助交通管理者提前采取措施，如调整信号灯配时、发布交通诱导信息、实施交通管制等，从而有效缓解交通拥堵。
近年来，随着传感器技术、数据挖掘技术、人工智能技术的发展，城市道路交通流量预测方法取得了显著进展，从传统的统计模型发展到机器学习模型，再到深度学习模型，预测精度和效率不断提高。
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