城市道路交通流预测
交通流模式识别与预测方法研究
交通流模式识别与预测方法研究随着城市化进程的加速和汽车普及率的提高，交通拥堵成为了城市面临的头号难题之一。
如何有效地管理城市的交通流，减缓拥堵，提高出行效率，成为了摆在城市管理层面前的一项紧迫任务。
而交通流模式识别与预测方法的研究，则是解决这一问题的重要手段。
一、什么是交通流模式识别与预测？交通流模式识别与预测，即通过对交通流的数据进行分析，识别出交通流中存在的规律和模式，并且根据这些规律和模式，对未来的交通流进行预测。
这种方法在城市交通管理中具有很重要的作用，可以帮助城市管理者制定更加有效的交通管理策略和方案，以提高城市交通的效率。
二、交通流模式识别与预测的应用交通流模式识别与预测已经广泛应用于城市交通管理中，以下介绍几种典型的应用场景：1、交通状况预测交通状况一直是城市交通管理的一个难题，交通流模式识别与预测可以利用历史交通数据，预测未来的交通状况，比如交通高峰期的拥堵情况、交通事故的发生率等等。
这些预测结果可以帮助城市管理者制定更加合理的交通管理策略，以减少拥堵和事故的发生。
2、交通信号灯管理城市中的交通信号灯调度也需要依靠交通流模式识别与预测。
通过对路口交通流状态的实时监测和分析，可以得出路口交通流的周期和相位，进而制定每个信号灯的开关时间，以最大程度地提高道路的通过率。
3、公交线路优化公交线路的优化需要考虑人流量和车流量，交通流模式识别与预测可以通过对公交车的运行数据进行分析，识别出人流高峰期和拥堵路段，从而优化公交线路和班次，提高公交出行的效率和满意度。
三、交通流模式识别与预测的基本原理接下来，介绍交通流模式识别与预测的基本原理和方法：1、交通流数据采集交通流数据包括车速、车流量、道路使用率等等，需要借助于交通监测设备进行采集。
现代城市交通监测设备具备高精度和高频率的特点，可以进行实时监测，为后续的数据分析提供了基础数据。
2、交通流数据预处理交通流数据采集的过程中，可能受到多种因素的影响，包括天气、人流量、意外事件等等，需要进行一定的数据预处理，将不符合正常交通流的数据进行过滤、清洗。
交通量分析及预测
交通量分析及预测交通量是指单位时间内经过其中一点或其中一路段的交通流量。
交通量的分析旨在通过数据采集和处理，了解路段或交通网络上的交通流量情况，包括每日、每小时或每分钟的交通量大小、交通高峰期和低谷期、不同车辆类型的流量分布等。
常用的数据采集手段包括路段流量计、车牌识别系统、磁敏感线圈等。
交通量的预测可以根据历史数据和未来发展趋势进行模型建立和预测。
常用的交通量预测方法包括时间序列分析、回归分析、神经网络等。
预测结果可用于评估交通规划和设计方案的可行性、为道路建设和交通信号优化提供参考、指导交通运输企业的调度管理等。
在交通量分析和预测中，需要注意以下几个方面：1.数据采集和处理：选择适当的数据采集方式，并进行数据清洗和处理，消除异常值和噪声干扰，确保数据的准确性和可靠性。
2.交通量分析指标：除了常用的交通量大小指标外，还可以采用交通流密度、平均速度、延误时间等指标来描述交通环境和交通状况。
3.模型选择和建立：根据实际问题和数据特点，选择适当的模型进行交通量预测，常用的模型包括时间序列模型、回归模型、神经网络模型等。
4.模型验证和改进：通过对模型的验证和评估，检验模型的准确性和稳定性，并进行模型的改进和调整，提高预测精度和效果。
5.不确定性和风险分析：由于交通量预测受到多种因素的影响，存在一定的不确定性和风险，需要考虑不确定性范围和可行性等问题。
交通量的分析和预测在交通规划和管理中具有重要的实际应用价值。
通过准确地分析和预测交通量，可以指导合理的交通规划和道路设计，提高交通效率和安全性；为交通信号控制和交通管理提供科学依据，减少交通拥堵和事故发生的概率；为交通运输企业的调度和运营管理提供决策支持，提高服务质量和经济效益。
最后，交通量分析和预测是一个复杂而多学科交叉的领域。
除了交通规划、交通工程和城市交通管理等领域的专业知识，还需要具备数据处理和分析、数学建模和计算机仿真等技术手段。
因此，对于交通量分析和预测的研究和实践，需要多学科的协同合作和综合应用。
城市道路交通流量预测模型研究
城市道路交通流量预测模型研究一、课题研究背景城市路网中不断增长的交通出行需求，进一步导致道路交通流的高峰时段拥堵情况不断加剧。
如何有效利用交通流数据，建立合理、准确的道路交通流量预测模型，对于缓解交通拥堵，优化城市交通出行体验具有重要意义。
因此，本文将从理论与实践两个层面出发，全面介绍城市道路交通流量预测模型的研究现状和发展趋势。
二、城市道路交通流量预测模型概述1.概念定义城市道路交通流量预测模型是指通过建立数学模型，在给定区域内将未来的道路交通流量进行预测的一种方法。
该模型主要包括数据预处理、数据建模、模型验证与修正、预测结果评估等步骤。
2.建模思想城市道路交通流量预测模型的建模思想主要包括时间序列模型、回归分析模型、人工神经网络模型等。
它们可以在一定程度上反映城市道路交通流量的时空特征。
3.应用领域城市道路交通流量预测模型的应用领域主要包括智慧交通、城市交通规划等。
在智慧交通领域，该模型可以用于实现自动化交通控制和优化城市交通出行路线规划；在城市交通规划领域，该模型可以为交通出行提供科学依据，指导城市交通基础设施建设和改造。
三、城市道路交通流量预测模型的现状分析1.模型类型城市道路交通流量预测模型的类型越来越多，包括时间序列模型、回归分析模型、人工神经网络模型等。
其中，时间序列模型和人工神经网络模型应用较为广泛。
2.数据来源城市道路交通流量预测模型的数据来源多种多样，可以是交通信号控制系统数据、车辆定位数据、移动App出行数据等。
其中，车辆定位数据是交通流量预测的重要数据来源，其精度和实时性能够满足实时性较高的道路交通流量预测需求。
3.关键问题城市道路交通流量预测模型研究中存在着一些关键问题，如数据的缺失和质量问题、模型的选取和改进问题等。
因此，研究者需要利用先进的技术手段来克服这些问题。
四、城市道路交通流量预测模型的发展趋势1.数据挖掘技术与模型集成技术未来城市道路交通流量预测模型将结合数据挖掘技术和模型集成技术，充分利用不同类型的数据来源，提高预测精度和实时性。
城市道路交通流量预测与优化模型研究
城市道路交通流量预测与优化模型研究随着城市化进程的加快，城市道路交通拥堵问题成为了人们日常生活中不可忽视的一个重要问题。
为了提高城市交通效率，减少交通拥堵，城市道路交通流量预测与优化模型的研究变得尤为重要。
本文将探讨城市道路交通流量预测与优化模型的研究现状，以及其中的挑战与前景。
一、城市道路交通流量预测模型研究城市道路交通流量预测是实现交通优化的基础，准确的交通流量预测可以帮助交通管理部门制定合理的交通优化策略。
目前，城市道路交通流量预测主要基于以下几种模型：1. 统计模型统计模型是最常见的预测模型之一，通过分析历史交通数据的特征和模式，来预测未来的交通流量。
常用的统计模型有自回归移动平均模型（ARMA）、指数平滑模型和灰色系统模型等。
这些模型通过数学统计方法分析历史数据的趋势和周期性，来预测未来的交通流量。
2. 机器学习模型随着大数据和人工智能技术的发展，机器学习模型在交通流量预测中得到了广泛应用。
机器学习模型可以根据大量的历史交通数据，建立复杂的非线性模型，从而提高交通流量预测的准确性。
常用的机器学习模型有支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和随机森林等。
这些模型可以根据输入的特征，学习交通流量与各种因素之间的复杂关系，进而预测未来的交通流量。
3. 融合模型为了进一步提高交通流量预测的准确性，近年来越来越多的研究将统计模型和机器学习模型进行融合。
融合模型可以综合考虑历史交通数据的趋势和特征，以及交通流量与各种因素的复杂关系，从而提高预测准确性。
常用的融合模型有灰色关联度模型和支持向量机与自回归模型的融合模型等。
二、城市道路交通流量优化模型研究城市道路交通流量优化旨在通过调控交通流量，减少拥堵并提高交通效率。
目前，城市道路交通流量优化主要基于以下几种模型：1. 交通流模型交通流模型是优化城市道路交通流量的基础。
交通流模型可以描述车辆在道路上的运动规律，根据交通流模型，可以预测交通拥堵的发生和发展趋势。
短时交通流预测的研究
短时交通流预测的研究随着城市化进程的加速和交通工具的普及，城市交通流量不断增加，给城市交通管理带来了巨大挑战。
为了更好地提高城市交通的运行效率和减少交通拥堵，研究人员开始关注短时交通流预测的问题。
短时交通流预测是指对未来一段时间内交通流量的变化进行预测，通常是以分钟或小时为单位。
这种预测可以帮助交通管理部门做出合理的决策，包括交通信号灯的调整、交通疏导的安排以及交通资源的合理配置等。
同时，对于驾驶员来说，短时交通流预测也可以提供实时的交通信息，帮助他们选择最佳的出行路线，减少出行时间。
短时交通流预测的研究面临着许多挑战。
首先，交通流量受到许多影响因素的影响，包括天气、道路状况、节假日等。
因此，需要考虑这些因素，并将其纳入预测模型中。
其次，交通流量的变化具有一定的不确定性，因此需要建立合适的模型来捕捉这种不确定性。
最后，交通流量的预测需要具备高的准确性和实时性，以满足实际应用的需求。
为了解决这些问题，研究人员提出了各种各样的短时交通流预测方法。
其中，基于统计模型的方法是最常见的一种。
这种方法利用历史交通数据来建立预测模型，通过分析历史数据中的交通流量与影响因素的关系，来预测未来一段时间内的交通流量。
另外，基于机器学习的方法也被广泛应用于短时交通流预测中。
这种方法通过训练模型来学习交通数据的模式和规律，从而预测未来的交通流量。
除了以上方法，还有一些新兴的研究方向，如基于深度学习的方法和基于移动手机信号数据的方法。
这些方法利用大数据和人工智能的技术，可以更好地预测交通流量，并且具有较高的准确性和实时性。
总之，短时交通流预测的研究对于改善城市交通管理和提高出行效率具有重要意义。
随着技术的不断发展，我们相信短时交通流预测的准确性和实时性将会得到进一步提高，为城市交通运行带来更大的便利。
城市交通拥堵预测的方法与应用
城市交通拥堵预测的方法与应用随着城市化进程的不断加速，城市交通拥堵问题也愈发突出。
许多城市的道路已经无法承载越来越多的车辆流量，导致交通拥堵，影响了人们生活的方方面面。
因此，精准预测城市交通拥堵状况变得尤为重要，这不仅可以帮助人们规划出行路线，还可以优化交通管理资源的分配，减少拥堵现象的发生。
本文将探讨城市交通拥堵预测的方法与应用。
一、常用的城市交通拥堵预测方法1. 基于历史数据的预测方法：这种方法将历史交通数据作为输入，通过统计学方法和机器学习算法来预测未来的交通拥堵情况。
这种方法适用于长期预测，能够预测未来几小时、几天、甚至几个月的交通拥堵情况。
这种方法的优点是数据来源广泛，且不需要实时数据，但是缺点也很明显，对于突发事件的响应速度较慢。
2. 基于实时数据的预测方法：这种方法能够及时响应交通拥堵状况的变化，但也需要实时数据的支持。
通过安装在车辆或道路上的传感器获取车辆速度和密度等实时数据，然后通过数据挖掘和机器学习算法来预测未来的交通状况。
这种方法对于短期预测效果较好，但是需要大量的设备和传感器，成本较高。
3. 基于模型的预测方法：这种方法是将交通流动建模，通过建立交通流模型来预测未来的交通状况。
根据流动特性，交通流模型可以分为宏观模型和微观模型。
宏观模型将所有车辆看成一个整体，在道路上的运动状态以平均速度描述，主要用于高速公路的预测；微观模型将每辆车看成一个独立的个体，研究车辆之间的相互作用，主要用于城市道路的预测。
这种方法需要大量的数据进行模型训练，精度比基于历史数据和基于实时数据的方法更高。
二、城市交通拥堵预测的应用1. 交通导航系统：基于城市交通拥堵预测的交通导航系统可以通过实时数据，为用户提供最佳行车路线，在避开拥堵区域的同时缩短出行时间，提高出行效率。
2. 交通管理与调度：城市交通拥堵预测可以帮助交通管理部门合理分配交通资源，调度交通流量，优化交通状况，缓解或避免交通拥堵。
例如，对交通拥堵预测的成功应用之一是交通信号灯优化，通过预测交通状况，即时调整信号灯系统，有效缓解交通拥堵问题。
城市道路规划与交通流量分析
城市道路规划与交通流量分析随着城市化进程的加速，城市交通问题日益突出，尤其是道路拥堵现象严重影响了人们的出行效率和生活质量。
城市道路规划和交通流量分析成为了解决交通问题的重要手段。
本文将探讨城市道路规划与交通流量分析的关系以及相关的方法和技术。
一、城市道路规划的重要性城市道路规划是指根据城市发展的需要和交通需求，合理规划城市道路网络的布局、道路容量和交通组织方式，以提高交通效率、减少交通拥堵、优化交通环境。
城市道路规划的重要性不言而喻。
首先，城市道路规划直接关系到交通流量的分布和通行能力的提升。
合理规划道路网络的布局，可以减少交通瓶颈和拥堵点，提高道路通行能力，缓解交通压力。
其次，城市道路规划对于城市的可持续发展至关重要。
科学合理的道路规划可以减少交通耗能和污染排放，改善城市环境质量，提高人们的出行舒适度。
最后，城市道路规划是城市规划的重要组成部分。
道路网络的合理规划可以促进城市的有序发展，提高城市的整体形象和品质。
二、交通流量分析的方法和技术交通流量分析是指通过对交通流量进行观测和研究，了解道路上车辆的数量、速度和密度等信息，以及交通流的分布和变化规律，从而为城市道路规划提供科学依据。
下面将介绍一些常用的交通流量分析方法和技术。
1. 观测法：通过在道路上设置观测点，使用传感器或人工记录车辆的通过情况和行驶速度等信息，进行交通流量的观测和统计。
观测法可以直接获取道路上的交通流量数据，但需要投入较多的人力和物力，并且观测结果可能受到观测点位置和观测时间的限制。
2. 车辆探测器：车辆探测器是一种可以自动感知车辆通过的设备，常见的车辆探测器包括地感线圈、红外线传感器和微波雷达等。
车辆探测器可以实时获取车辆的通过时间和速度等信息，具有准确性高、实时性强的特点，广泛应用于交通信号控制和交通流量监测等方面。
3. 交通模型：交通模型是一种基于数学和计算机技术的模拟工具，用于模拟和预测交通流量的分布和变化。
交通模型可以基于现有的交通数据和交通规划方案，通过建立交通流动的数学模型，模拟不同交通组织方式下的交通流量情况，为道路规划提供决策支持。
交通流和行程时间预测技术案例应用
交通流和行程时间预测技术案例应用交通流和行程时间预测技术是现代交通管理和出行规划中的重要工具，它利用数据分析和机器学习算法来预测交通流量和行程时间，以帮助人们规划出行路线、优化交通管理和改善交通状况。
下面列举了10个关于交通流和行程时间预测技术案例应用的实例。
1. 城市交通流预测：通过分析历史交通数据和实时交通信息，预测城市各个路段的交通流量，帮助交通管理部门优化交通信号灯控制、调整道路通行策略，从而缓解交通拥堵问题。
2. 公交车到站时间预测：利用公交车GPS定位数据和历史运行数据，结合机器学习算法，预测公交车到站的时间，提供乘客实时的公交车到站信息，方便乘客合理安排出行时间。
3. 高速公路拥堵预测：通过分析高速公路的历史数据和实时交通信息，利用数据挖掘和机器学习算法，预测高速公路的拥堵状况，帮助驾驶员选择最佳的出行路线，避免拥堵路段。
4. 自动驾驶车辆路径规划：基于交通流和行程时间预测技术，自动驾驶车辆可以根据实时交通信息和预测数据，选择最优的行驶路径，提高行驶效率和安全性。
5. 出租车调度优化：通过交通流和行程时间预测技术，出租车公司可以预测不同时间段和地区的乘客需求，合理调度出租车资源，提高出租车的运营效率和乘客的出行体验。
6. 共享单车分布预测：利用交通流和行程时间预测技术，共享单车公司可以预测不同时间段和地区的共享单车需求，合理分配共享单车资源，提高共享单车的利用率和服务质量。
7. 交通事故预测：通过分析历史交通事故数据和实时交通信息，利用机器学习算法，预测交通事故的概率和可能发生的位置，帮助交通管理部门采取相应的交通安全措施，减少交通事故的发生。
8. 公交车班次调整：通过交通流和行程时间预测技术，公交公司可以预测不同时间段和地区的乘客需求，合理调整公交车的班次和发车间隔，提供更好的公交服务。
9. 出行时间预测：利用交通流和行程时间预测技术，人们可以预测不同出行方式和路线的行程时间，选择最快捷和最便捷的出行方式，提高出行效率。
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城市道路交通流预测1交通流预测方法历程在交通预测方法方面，上世纪60年代，国外就开始研究交通流预测模型，并逐渐将这些模型应用于短时交通流预测。
早期得预测方法主要有时间序列法，自回归滑动平均模型(ARMA)、卡尔曼滤波预测模型等等。
这些预测模型主要为线性模型，其考虑因素都较为简单，一般都用最小二乘法(LS)在线估计参数，利用历史数据线性变化趋势预测交通流参数。
早期得方法具有计算简便，易于数据实时更新，便于数据量与规模较小得条件下应用得优点；但就是由于这些模型不能体现交通流得非线性与随机性，很难克服随机因素对交通流量得干扰，所以随着预测时间隔得缩短，随机因素得作用也增强了，这些模型得预测精度与实时性也就变得达不到预期得效果。
伴随着交通流量预测研究得深入进行，学者们又提出了很多更复杂得、更高精度得预测方法与模型。
从表现形式上大体可分成三类：第一类就是早期以数理统计等传统数学方法为基础得线性预测模型；一类就是以现代控制理论与科学技术(如模拟技术、神经网络、模糊控制)为主要方法与手段而形成得非线性预测模型，她们得特点就是不需要精确得物理模型，在一定应用范围内却具有良好得鲁棒性、精确度；第三类主要就是前两者得组合应用，第三类方法综合了得特性，克服前两者她们得缺点，使得前两者得优点互补，从而达到很好得预测效果。
这类方法建模过程较为复杂，但为短时交通流预测研究开辟了新得路径，也就是将来短时交通流预测方法得发展方向。
早在1994 年Hobeika, A、G 与Chang Kyun Kim 在文献中提出了根据截面历史数据、实时数据与上游交通流数据进行短时交通流预测。
Brian L、Smith 与Miehael J、Demetsky(1997)在文献中对历史平均预测模型、时间序列预测模型、神经网络预测模型与非参数回归预测模型四种交通流预测模型进行了比较，结果非参数回归模型以其模型简单，精度高成为了小样本预测中最佳得预测方法。
Bart Van Arem(1997)等在文献中分析与阐述了短时交通流预测领域研究得相关进展与应用。
2002 年，Sherif Ishak 与Haitham Al-Deek 在文献中应用实时交通流数据对几种短时交通预测模型进行了应用、比较与分析。
我国智能交通建设与国外发达国家相比起步较晚，在短时交通流预测方面得研究起步也稍微晚一点。
从90 年代起，国内一些研究机构与高校得交通领域得学者开始着手研究交通信息采集与数据挖掘技术，并逐渐开始重视短时交通流预测这一领域得研究。
针对短时交通流预测得研究，吉林大学、东南大学、同济大学等都进行了大量得研究工作并获得了一些成果与成功得应用案例。
其中杨兆升教授就是短时交通流预测领域得先行者，她较早提出了基于卡尔曼滤波技术得交通流量预测方法。
王晓原，吴磊等在文献中利用非参数小波算法进行短时交通流预测，通过实际数据验证得到了良好得效果。
李存军在文献中结合数据融合，神经网络等现代智能方法对交通流进行预测，并引入了路网中相关路口相关评价概念，从而有效利用路网中相关交叉口数据对交叉口流量进行预测。
刘静，关伟(2004)在文献中介绍与评述了现有得交通流预测各种模型，并展望了今后可能得发展与研究趋势。
总之，目前国内对于交通流预测模型研究与应用已经做了大量得工作与实践，交通流量得预测研究也取得了飞速得发展，已由线性方法向非线性方法发展，交通流得随机性在预测中越来越得到重视；由单一得流量数据向多种数据融合得方法发展；由单一路口流量数据向综合考虑相关路口数据得方法发展。
但目前得交通流预测精度与实时性还有待提高，预测得时间间隔大部分为15 分，主要应用只限于高速公路得交通流预测。
2交通流基本参数交通流参数主要有交通流量、速度与密度三个基本参数，这三个参数信息就是智能交通系统中实现交通控制与诱导得基础。
下面分别介绍这三个参数。
（1）交通流量交通流量又称流率，就是指路网中某一地点或某一断面在单位时间内通过得车辆数。
若道路上某一点在时间周期T 内通过得车辆数为N，则交通流量为：q=N/ T交通流量就是交通流参数中尤为重要得参数，它最直接得反映了路段得交通状况，因此它就是交通预测、交通状态判别等研究得基础。
它得实际数据不仅能够很容易地测量到，而且能够最直观地反应道路交通得通行状况。
（2）车速车辆速度种类较多，主要有地点车速、行驶车速、区间车速、时间平均车速与空间平均车速等。
地点车速指：车辆驶过道路某一点或者某一截面时得瞬间速度；车辆行驶车速指：通过一定路段长度，在实际行驶时间中(不含停车时间)得可变车速；区间车速指：车辆在一定路段长度所行使得距离除以行驶得总时间所求得得速度；时间平均速度：指定道路某一点或者截面，通过得所有车辆得地点车速得平均值；空间平均车速指：在某指定时间周期里，某路段内通过得所有车辆得地点车速得平均值。
本文主要通过预测流量、分析路段交通状况，以提高交通流实时控制与诱导得水平。
（3）密度与占有率交通流(车流)密度：就是指某一时刻单位道路长度上存在得车辆数目。
K=N/L式中：N —路段内得车辆数(辆)；L—路段长度(km)。
由于密度就是一个瞬时值，观测时间与路段区间长度得不同，其值变化可能比较大，且不能直接反映出路段上车辆数量与速度得关系即路段得饱与度。
所以学者们引入了车道占有率得概念替换密度。
车道占有率又分为空间占有率与时间占有率。
由于空间占有率难以检测，因此在工程实践中普遍使用时间占有率。
空间占有率：就是指某一时刻，路段上所有车辆长度之与占路段长度得比例、时间占有率：在道路得某一截面上，存在车辆通过得时间之与占检测时间周期得比例、（4）交通流参数间关系交通流量、速度与密度这三个参数既相互联系而又相互制约。
在实际得道路交通运行中，无论三个因素中哪一个因素达到一定得量变都会引起交通流状态得质变。
三者之间得关系可以表示为：Q=KV式中：Q 表示流量(辆/h)；V 表示速度(区间平均速度)(km/h)；K 表示密度(辆/km)。
尽管三个参数可以在三维坐标中同时表示，但为了研究与工程应用得方便通常采用速度—流量模型、速度—密度模型以及流量—密度模型这三个二维模型得来分别表示它们彼此间得关系。
速度—密度模型可以作为基础模型，利用它再推导出其它两个模型。
Greenshields 最早于1935 年提出得速度—密度线性模型；后来Greenberg 又建立了表示速度—密度关系得对数模型；Underwood 在1961 年相继建立了表示速度—密度关系得指数模型；在对数模型与指数模型得基础上，同年Edie结合两者得特性建立了两端模型；1967 年，May 根据跟驰理论推导出了各向同性得四参数单段连续模型。
三个交通流参数得关系还可以描述为：当交通流量不大即密度很小时，车辆畅通行驶，平均车速较高，但就是此时交叉口单位时间通过得车辆也不多；随着交通流量不断增大，虽然车辆仍然能自由通行，但车辆行驶速度有随之降低；当交通密度增加到最佳密度时即路段交通流处于近饱与状态，此路段交通流量达到最大值，即道路得通行能力，交通流形成了车辆跟驰现象，车速仍然较高但很均衡；当交通密度继续增大，即交叉口处于过饱与状态下，此时交通流量反而下降，车速明显降低直到接近于零，道路交通出现阻塞现象，此时交通密度也逼近极限值——阻塞密度。
3目前主要采用得方法据相关资料统计，目前已经有３００多种得预测方法应用于交通流量预测研巧领域（屈凡，２０１２）。
下面介绍几种在国际交通流量预测中常用得方法。
（1）历史平均预测方法历史平均预测方法原理就是：基于历史交通数据与目前实时数据建立相关预测模型（刘丽娜，２００９）。
该方法得计算公式如下：Q(t+1)= ∂*Q（t）+（1-∂）*Q（t-1）其中：一Q(t+1)代表此路段下一时刻对应得交通流量；一Q（t）代表此路段目前时刻对应得交通流量；一Q（t-1）代表此路段前一时刻对应得交通流量；一∂代表预测平滑系数。
历史平均预测方法得优点就是：计算相对简单，基于线性计算；缺点就是：若交通流变化大时，预测准确度会降低。
（2）卡尔曼（Ｋａｌｍａｎ）滤波模型。
卡尔曼滤波模型同样也就是基于线性统计得回归原理。
自从卡尔曼滤波理论被创立，就被各个行业大量应用，例如：航空航天，雷达信号处理，取得Ｉ很多实际成果。
它得主要原理就是：假设对每个时刻得系统扰动与噪声进行线性统计，通过对含有噪声得信号处理，依据最小均方差估计原则，求得误差最小得真实信号得估计值。
卡尔曼滤波得优点就是：具有不错得鲁棒性，可以进行实时处理，预测精度高；缺点就是：由于就是线性估计，若交通流量得非线性变化大，其结果准确性会降低（ＢｒｉａｎＬＳｍｉｔｈ，１９９７）。
（3）非参数回归预测方法非参数回归预测方法不同于上述得历史平均预测法与卡尔曼滤波模型得线性统计，它就是对非线性、不确定得动态系统进行非参数建模（ＨｏｂｅｉｋａＡＧ，１９９４；Ｓｍith ＢＬ，２００９）。
该方法仅仅基于大量得历史交通流数据，旨在计算与历史交通数据相近点来预测未来某时刻得交通流量（樊娜，２０１２；ＣｌａｒｋＳ，２００３）。
非参数回归预测方法得优点：计算方便，且当数据量越大，预测越准；缺点就是：由于交通系统本身很复杂，故交通流量得组织不科学，无法应对随机干扰对结果精度得影响（李振龙，２００８）。
（4）灰色理论预测方法灰色理论得基础就是：瞧似杂乱无章得世界，其实就是有序得，具有整体功能性。
灰色理论预测方法得原理就是：从海量数据中挖掘出数据内部存在得关联关系，继而生成具有某种关联关系得数据序列，然后建立相应得数学公式，从而预测未来得交通流量。
研究得主要对象就是贫信息、小样本系统。
所谓贫信息可Ｗ简单理解为只能获取样本得局部信息。
灰色理论预测交通流量得缺点就是：对于突发状况引起得环境变化，适应新差，预测精度会降低（王凤琴，２０１５）。
（5）综合模型(lnｔｅｇｒａｔｅｄＭｏｄｅｌ）预测方法由于交通流量具有高度得复杂性与随机性，单一得交通流量预测方法只能适用于某一指定领域，加么多重非线性因素得干扰，急需发展综合模型来预测交通流量。
综合模型预测方法顾名思义，就就是将多种单一预测模型进行融合使用，扬长避短，从而提高结果准确性（郭海峰，２０１３；ＺｈａｎｇＹ，２００９）。
常见得综合模型预测方法有：基于小波理论得综合模型与基于神经网络得综合模型（ＶｌａｈｏｇｉａｎｎｉＥＬ２００５）。
现如今，已有互联网地图服务公司，例如：国外得ＧｏｏｇｌｅＭａｐ，国内得百度地图、高德地图，都提供了更加实用得通勤交通信息：实时路况查询，用户可以查询到当前以及未来一周内任意时刻得交通流量，这无疑为人们得出行提供准确得交通指导与帮助。
各地图服务公司提供得路况查询，基本原理都就是基于浮动车得ＧＰＳ数据，依据相关算法推算出当前乃至未来某时刻得交通拥堵程度。