基于深度学习的短时交通流预测研究文献综述

交通流预测作为智能交通系统（ITS）的关键技术之一，对缓解交通拥堵、提高道路利用率和保障交通安全至关重要。

短时交通流预测旨在预测未来几分钟到几小时内的交通状态，具有重要的现实意义。

近年来，深度学习以其强大的特征提取和非线性拟合能力，在短时交通流预测领域取得了显著成果。

本文首先介绍了短时交通流预测和深度学习的相关概念，并回顾了深度学习在该领域的发展历程；接着，重点阐述了不同深度学习模型在短时交通流预测中的应用，包括循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）以及它们的变体和组合模型；随后，对现有研究的优势和不足进行了分析，并探讨了未来的研究方向，例如多源数据融合、模型可解释性以及预测精度和效率的进一步提升。

关键词：短时交通流预测；深度学习；循环神经网络；卷积神经网络；智能交通系统

随着城市化进程的加速和交通需求的不断增长，交通拥堵问题日益严峻，给人们的生活和出行带来了极大不便。

短时交通流预测作为智能交通系统的重要组成部分，旨在利用历史交通数据和实时交通信息，对未来短时间内的交通流量、速度和密度等参数进行预测，为交通管理者提供决策支持，并为出行者提供路线规划和拥堵预警服务，从而提高道路通行能力，缓解交通拥堵，保障交通安全。

传统交通流预测方法主要依赖于数学模型和统计学方法，例如历史平均模型（HA）、自回归模型（AR）、卡尔曼滤波（KF）等。

然而，这些方法往往需要假设交通流符合特定分布，难以准确描述交通系统的复杂性和随机性。

近年来，深度学习作为机器学习领域的新兴技术，凭借其强大的数据挖掘和特征学习能力，在语音识别、图像处理和自然语言处理等领域取得了突破性进展，也为交通流预测带来了新的机遇。