交通预测模型【对各种交通流预测模型的简要分析】
交通流量预测的统计模型教程
交通流量预测的统计模型教程交通流量预测在城市规划、交通管理和运输系统等领域中具有重要的作用。
通过准确预测交通流量，可以帮助决策者制定合理的交通规划和交通管理方案，优化道路网络资源的利用，提升交通系统的效率和安全性。
在本文中，我们将介绍一些常用的统计模型，用于交通流量预测，并提供详细的教程。
1. 线性回归模型线性回归模型是最简单、最常用的统计模型之一，用于建立自变量和因变量之间的线性关系。
在交通流量预测中，我们可以将交通流量视为因变量，而天气、时间、节假日等因素视为自变量。
通过收集历史数据，建立线性回归模型，可以预测未来某个时间段的交通流量。
具体步骤如下：1) 收集历史数据：获取过去一段时间内的交通流量数据和其他相关因素的数据。
2) 数据预处理：对收集到的数据进行清洗和处理，包括异常值处理、缺失值填充等。
3) 特征工程：根据实际情况，选择合适的自变量，并进行特征选择和特征转换。
4) 模型训练：将预处理后的数据划分为训练集和测试集，使用训练集对线性回归模型进行训练。
5) 模型评估和调优：通过测试集评估模型的性能，并根据需要进行调优，如模型参数调整、特征选择等。
6) 进行预测：使用经过调优的线性回归模型对未来交通流量进行预测。
2. 时间序列模型时间序列模型广泛应用于交通流量预测中，可以考虑交通流量在时间上的趋势和周期性变化。
常见的时间序列模型包括ARIMA 模型、季节性自回归移动平均模型（SARIMA）和指数平滑模型等。
具体步骤如下：1) 收集历史数据：获取过去一段时间内的交通流量数据。
2) 数据预处理：对收集到的数据进行清洗和处理，包括异常值处理、缺失值填充等。
3) 模型选择：根据数据的特点和模型的假设，选择合适的时间序列模型。
4) 参数估计：使用历史数据对时间序列模型的参数进行估计。
5) 模型检验和调优：对已估计的模型进行检验，如残差分析等，并进行调优，如参数调整等。
6) 进行预测：将调优后的时间序列模型应用于未来的交通流量预测。
短时交通流预测模型综述
短时交通流预测模型综述引言：随着城市化进程的加快和交通拥堵问题的日益严重，短时交通流预测成为了交通管理和规划的重要工具。
通过准确地预测交通流量，交通部门可以根据预测结果来制定合理的交通管理措施，提高交通效率，缓解交通拥堵，为居民提供更加便捷的出行环境。
本文将综述目前常用的短时交通流预测模型，以便读者对该领域有更全面的了解。
一、基于统计模型的短时交通流预测基于统计模型的短时交通流预测方法是最早应用的预测方法之一。
这种方法通过对历史交通数据进行统计分析，建立数学模型来预测未来的交通流量。
常用的统计模型包括回归模型、ARIMA模型等。
这些模型通过分析交通流量与时间、天气等因素的关系，来预测未来的交通流量。
尽管这类模型在一定程度上能够准确预测交通流量，但是由于模型的线性假设和对历史数据的依赖性，对于复杂的交通流量变化往往预测效果较差。
二、基于人工神经网络的短时交通流预测人工神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，可以通过学习和自适应来预测未来的交通流量。
这种方法的优势在于可以对非线性关系进行建模，并且对于历史数据的依赖性较低。
常用的人工神经网络模型包括BP神经网络、RBF神经网络等。
这些模型通过对历史交通数据的学习和训练，来预测未来的交通流量。
然而，人工神经网络模型需要大量的训练数据，并且对网络结构和参数的选择较为敏感，往往需要较长的训练时间和计算资源。
三、基于机器学习的短时交通流预测机器学习是一种通过对大量数据进行学习和自适应来预测未来的交通流量的方法。
与传统的统计模型和人工神经网络相比，机器学习方法能够处理更复杂的非线性关系，并且对于历史数据的依赖性较低。
常用的机器学习方法包括支持向量机、决策树、随机森林等。
这些方法通过对历史交通数据的学习和训练，来预测未来的交通流量。
机器学习方法在短时交通流预测中取得了很好的效果，并且在实际应用中得到了广泛的应用。
四、基于深度学习的短时交通流预测深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，可以通过多层次的神经网络结构来提取和学习更高级别的特征。
城市交通流量预测与调控模型研究
城市交通流量预测与调控模型研究随着城市化进程的不断加速，城市交通问题愈发引起人们的关注。
如何准确预测城市交通流量并进行科学合理的调控，成为城市规划和管理中的重要课题。
本文将探讨城市交通流量预测与调控模型研究的相关问题，旨在为城市交通管理部门提供科学有效的决策依据。
一、交通流量预测模型的研究交通流量预测模型是研究城市交通流量的基础，准确的预测模型可以为交通管理部门提供重要信息。
目前常用的预测模型主要包括时间序列模型、回归模型和神经网络模型等，以下将对其中几种常见的预测模型进行介绍：1. 时间序列模型时间序列模型是通过分析历史交通数据中的时间变化关系，进行交通流量预测的一种方法。
其基本假设是未来的交通流量与过去的交通流量存在一定的相关性。
通过建立合适的时间序列模型，可以利用历史数据对未来的交通流量进行预测。
常用的时间序列模型包括ARIMA模型、GARCH模型等。
2. 回归模型回归模型是通过建立交通流量与各种影响因素之间的数学关系，进行交通流量预测的一种方法。
常用的回归模型包括线性回归模型、逻辑回归模型等。
通过收集并分析各类影响交通流量的因素，比如人口数量、道路状况、天气状况等，可以建立回归模型来预测未来的交通流量。
3. 神经网络模型神经网络模型是一种模仿人脑神经网络结构和工作原理的计算模型，通过学习历史交通数据中的复杂模式，进行交通流量预测的一种方法。
神经网络模型具有较强的非线性逼近能力，能够较好地处理各种交通流量复杂性，适用于大规模、非线性的交通流量预测。
常用的神经网络模型包括BP神经网络、RBF神经网络等。
二、交通流量调控模型的研究交通流量调控是指根据交通预测结果进行相应的调控措施，以减少交通堵塞和提高交通效率。
交通调控模型的研究旨在找到最优的交通调控方案，以实现城市交通的科学规划和管理。
1. 路网优化模型路网优化是交通调控的核心内容之一，其目标是通过优化路网结构和交通信号控制，减少交通拥堵和交通事故，提高交通效率。
实时交通流预测模型及其应用研究
实时交通流预测模型及其应用研究随着城市化进程的加快和汽车普及率的增加，交通拥堵问题越来越严重，给人们的生活和工作带来了诸多不便。
因此，如何能够准确地预测交通流量，提前采取相应的措施来缓解交通拥堵，成为了研究的热点之一。
本文将介绍实时交通流预测模型及其应用的研究进展。
实时交通流预测模型是通过对历史交通数据的分析和建模，利用机器学习、数据挖掘等技术手段，来预测未来某一时间段内的交通流量情况。
它的应用范围广泛，可以应用于交通管理、智能交通系统、出行规划等领域。
现在让我们来介绍一些常见的交通流预测模型。
首先，基于统计学的模型是最早应用于交通流预测的方法之一。
这类模型主要通过对历史交通数据进行统计分析，然后利用一定的数学模型来进行预测。
例如，基于ARIMA模型的交通流预测方法，它通过对历史交通数据进行自回归和移动平均的模型拟合，来预测未来交通流量的变化趋势。
这种方法的优点是简单易行，但是对于复杂的交通流量变化模式预测效果有限。
其次，基于人工神经网络的模型也是常用的交通流预测方法之一。
这类模型通过构建一个多层次的神经网络来模拟交通流量之间的复杂关系。
例如，BP神经网络模型通过输入历史交通数据和其他相关因素，利用反向传播算法来训练神经网络，最后实现对未来交通流量的预测。
这种方法的优点是可以捕捉到交通流量之间的非线性关系，但是需要大量的训练数据和较长的训练时间。
另外，基于机器学习的模型也是目前研究的热点之一。
这类模型通过对大量的历史交通数据进行特征提取，并利用机器学习算法来构建预测模型。
例如，支持向量机（SVM），随机森林（Random Forest）等机器学习算法，都可以用于交通流量的预测。
这种方法的优点是能够处理大量的数据，同时可以应用于复杂的交通流量预测问题。
除了以上介绍的一些常见模型之外，还有一些新兴的交通流预测方法也值得关注。
例如，基于深度学习的模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），已经在交通流预测领域取得了显著的成果。
交通预测模型【对各种交通流预测模型的简要分析】
交通预测模型【对各种交通流预测模型的简要分析】交通预测模型【对各种交通流预测模型的简要分析】摘要:随着社会的发展，交通事故、交通堵塞、环境污染和能源消耗等问题日趋严重。
多年来，世界各国的城市交通专家提出各种不同的方法，试图缓解交通拥堵问题。
交通流预测在智能交通系统中一直是一个热门的研究领域，几十年来，专家和学者们用各种方法建立了许多相对精确的预测模型。
本文在提出交通流短期预测模型应具备的特性的基础上，讨论了几类主要模型的结果和精确度。
关键词:交通流预测;模型;展望20世纪80年代，我国公路建设项目交通量预测研究尚处于探索成长阶段，交通量预测主要采用个别推算法，又可分为直接法和间接法。
直接法是直接以路段交通量作为研究对象；间接法则是以运输量作为研究对象，最后转换为路段交通量。
进入90年代后，我国的公路建设项目，特别是高速公路建设项目的交通量分析预测多采用“四阶段”预测，该法以机动车出行起讫点调查为基础，包括交通量的生成、交通分布、交通方式选择和交通量分配四个阶段。
几十年来，世界各国的专家和学者利用各学科领域的方法开发出了各种预测模型用于短时交通流预测，总结起来，大概可以分为六类模型：基于统计方法的模型、动态交通分配模型、交通仿真模型、非参数回归模型、神经网络模型、基于混沌理论的模型、综合模型等。
这些模型各有优缺点，下面分别进行分析与评价。
一、基于统计方法的模型这类模型是用数理统计的方法处理交通历史数据。
一般来说统计模型使用历史数据进行预测，它假设未来预测的数据与过去的数据有相同的特性。
研究较早的历史平均模型方法简单，但精度较差，虽然可以在一定程度内解决不同时间、不同时段里的交通流变化问题，但静态的预测有其先天性的不足，因为它不能解决非常规和突发的交通状况。
线性回归模型方法比较成熟，用于交通流预测，所需的检测设备比较简单，数量较少，而且价格低廉，但缺点也很明显，主要是适用性差、实时性不强，单纯依据预先确定的回归方程，由测得的影响交通流的因素进行预测，只适用于特定路段的特定流量范围，且不能及时修正误差。
交通工程中的交通流预测模型研究
交通工程中的交通流预测模型研究交通流预测是交通工程中的重要课题，对于交通规划、交通管理以及交通控制具有重要意义。
而交通流预测模型则是交通流量变化进行预测的数学模型。
本文将探讨交通工程中常用的交通流预测模型，并分析它们在不同情境下的适用性和局限性。
传统模型中的交通流预测包括线性回归模型、时间序列模型和神经网络模型等。
线性回归模型是一种基本的预测方法，它通过建立交通流量与相关因素之间的线性关系来进行预测。
这种模型简单易用，但对于复杂的交通流动态变化预测效果较差。
时间序列模型是通过对历史交通流量数据进行分析和建模，预测未来的交通流量。
尽管时间序列模型在一定程度上能够反映出交通流量的周期性和趋势性，但对于非线性关系的建模能力有限。
神经网络模型则可以更好地处理非线性问题，但它对数据的要求较高，需要大量的训练数据和较长的训练时间。
近年来，随着机器学习和深度学习技术的发展，新型交通流预测模型，如卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）等开始被广泛应用于交通工程中。
卷积神经网络能够有效地提取特征，捕捉交通流量数据中的空间相关性，从而提高预测准确性。
长短期记忆网络则可以学习交通流量数据中的时序特征，较好地处理交通流量数据中的周期性和趋势性。
这些新型模型在交通流预测中取得了显著的效果，大大提高了交通规划和管理的准确性和效率。
除了传统模型和新型模型，还有一些其他模型被用于交通流预测中。
例如，基于GIS的模型可以将地理信息系统与交通流量数据结合，进一步提高预测结果的准确性。
此外，混合模型将多种预测模型相结合，通过特定的权重调整来获得更准确的预测结果。
这些模型的优点在于充分利用不同模型的优势，提高了预测结果的稳定性和准确性。
然而，任何模型都存在一定的局限性。
首先，交通流量预测受到多种因素的影响，如天气、特殊事件和交通政策等。
这些外部因素对交通流量产生的影响很大，但在传统模型中往往未被充分考虑。
其次，交通流量预测是一个非线性和动态的过程，因此模型需要能够适应交通流量的变化。
交通流预测模型的研究与应用
交通流预测模型的研究与应用随着城市化进程的加速以及人民生活水平的不断提高，城市交通压力越来越大。
公共交通的滞后和私家车的增多，使得道路拥堵越来越严重，给人们的出行带来了极大的不便。
因此，研究交通流预测模型，并将其应用于城市交通管理中，具有重要意义。
一、交通流预测模型的概述交通流预测模型是一种通过分析历史交通流数据、路段情况等信息，来预测未来一段时间内交通状态的方法。
这种模型通常可以分为基于统计分析和基于机器学习的两类。
基于统计分析的模型主要是通过对历史数据的统计分析，来预测未来的交通状况。
这种模型常用的方法包括回归分析、ARIMA模型等。
基于机器学习的模型，则是通过利用计算机科学中的机器学习方法，通过大量的实时交通数据来建立交通流预测模型。
这种模型通常包括神经网络、支持向量机等。
二、交通流预测模型的应用交通流预测模型的应用，主要是为了更加准确地预测未来的交通状况，并在此基础上制定合理的交通管理策略。
现在，许多城市交通管理部门都开始应用交通流预测模型来管理城市交通。
例如，在交通监控中心会运用交通流预测模型，预测未来一段时间内的交通情况，让交通监控人员更好地管理交通。
在实时交通导航系统中，交通流预测模型也扮演了重要角色，它可以分析交通拥堵情况，为驾驶员提供最佳路径，缩短出行时间，提升驾驶体验。
同时，交通流预测模型也可以用于公共交通运营和路网规划中，预测某些区域未来的公共交通状况，为公共交通公司制定合理的运营计划提供依据，为城市规划者制定更科学合理的路网规划提供依据。
三、目前交通流预测模型研究的挑战及其发展趋势然而，交通流预测模型也存在着一些挑战。
首先，交通状况非常复杂，由多种因素共同影响，如公共交通运营、车流密度等等，这些因素可能会产生不同的影响，需要针对不同的情况建立不同的预测模型。
其次，容易受到外部环境因素干扰，如天气、事故等突发事件，因此，需要不断地优化交通流预测算法，以应对这些突发事件。
针对这些挑战，未来交通流预测模型的研究和发展方向主要包括以下几点：一是细分预测模型类型，根据不同的实际情况和数据特征构建不同的预测模型；二是加强数据的存储和管理，完善交通数据采集和分析体系，提高数据质量和精度；三是引入人工智能技术和大数据分析，提升交通流预测能力和准确度；四是探索交通流量优化算法，利用交通流预测模型制定更加高效合理的交通管理策略。
道路交通流量预测模型的研究
道路交通流量预测模型的研究随着城市化进程的不断推进，道路交通密度越来越大，交通拥堵问题也日益严重，给人们的出行带来了很多不便。
为了解决这一问题，研究人员提出了道路交通流量预测模型，来提前预知道路拥堵程度，从而采取相应的措施来减少拥堵。
本文将介绍道路交通流量预测模型的研究，包括模型的类型、构建方法和应用场景等。
一、道路交通流量预测模型的类型目前，道路交通流量预测模型可以分为经验模型和物理模型两种类型。
1. 经验模型经验模型是通过对过去的交通数据进行分析和统计，推导出规律性的数学公式，来预测未来的道路交通流量。
该模型的优点在于简单易懂，计算速度快，对较小规模的城市具有较高的预测准确度。
常用经验模型包括ARIMA模型、时序模型、灰度模型等。
2. 物理模型物理模型是通过对交通系统的物理运行规律进行分析和建模，来预测未来的交通流量。
该模型的优点在于可以反映交通系统的实际情况，预测准确度较高。
常用物理模型包括神经网络模型、遗传算法模型、蒙特卡罗模拟等。
二、道路交通流量预测模型的构建方法道路交通流量预测模型的构建需要从数据获取、模型选择、参数拟合等方面进行综合考虑。
1. 数据获取对于道路交通流量预测模型来说，数据获取是非常重要的一个步骤。
获取到的数据需要进行清洗和加工，以便更好的构建预测模型。
通常通过交通质量调查、人工测量等方式获取数据，并利用数据挖掘等技术进行预处理。
2. 模型选择在模型选择方面，一般需要考虑交通流量的特点、试验数据等因素。
选择合适的预测模型可以提高预测准确度。
不同的交通流量预测模型适用于不同的实际问题，并且每种模型都有其独特的优缺点。
3. 参数拟合在选择好预测模型之后，还需要进行参数拟合，以使预测模型更加贴合实际情况。
参数拟合一般包括模型优化、参数估计等步骤。
对模型进行优化可以提高模型的预测准确度，对参数进行估计可以更好地反映交通系统的实际情况。
三、道路交通流量预测模型的应用场景道路交通流量预测模型的应用场景非常广泛。
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交通预测模型【对各种交通流预测模型的简要分析】
摘要:随着社会的发展，交通事故、交通堵塞、环境污染和能源消耗等问题日趋严重。
多年来，世界各国的城市交通专家提出各种不同的方法，试图缓解交通拥堵问题。
交通流预测在智能交通系统中一直是一个热门的研究领域，几十年来，专家和学者们用各种方法建立了许多相对精确的预测模型。
本文在提出交通流短期预测模型应具备的特性的基础上，讨论了几类主要模型的结果和精确度。
关键词:交通流预测;模型;展望
20世纪80年代，我国公路建设项目交通量预测研究尚处于探索成长阶段，交通量预测主要采用个别推算法，又可分为直接法和间接法。
直接法是直接以路段交通量作为研究对象；间接法则是以运输量作为研究对象，最后转换为路段交通量。
进入90年代后，我国的公路建设项目，特别是高速公路建设项目的交通量分析预测多采用“四阶段”预测，该法以机动车出行起讫点调查为基础，包括交通量的生成、交通分布、交通方式选择和交通量分配四个阶段。
几十年来，世界各国的专家和学者利用各学科领域的方法开发出了各种预测模型用于短时交通流预测，总结起来，大概可以分为六类模型：基于统计方法的模型、动态交通分配模型、交通仿真模型、非参数回归模型、神经网络模型、基于混沌理论的模型、综合模型等。
这些模型各有优缺点，下面分别进行分析与评价。
一、基于统计方法的模型
这类模型是用数理统计的方法处理交通历史数据。
一般来说统计模型使用历史数据进行预测，它假设未来预测的数据与过去的数据有相同的特性。
研究较早的历史平均模型方法简单，但精度较差，虽然可以在一定程度内解决不同时间、不同时段里的交通流变化问题，但静态的预测有其先天性的不足，因为它不能解决非常规和突发的交通状况。
线性回归模型方法比较成熟，用于交通流预测，所需的检测设备比较简单，数量较少，而且价格低廉，但缺点也很明显，主要是适用性差、实时性不强，单纯依据预先确定的回归方程，由测得的影响交通流的因素进行预测，只适用于特定路段的特定流量范围，且不能及时修正误差。
当实际情况与参数标定时的交通状态相差较远时，
预测误差将会增大，而在线标定多元线性回归的参数又比较困难。
同时，在将主要影响因素量化的过程中还存在着一些不确定性。
二、交通仿真模型
一般来说，交通仿真模型把车辆当作实体，用计算机模拟实际道路交通情况，对道路的交通状况进行仿真，得到道路预测的交通信息。
因此，严格意义上说，交通仿真模型不能用于交通流预测的目的，因为它需要输入用于预测的交通流数据。
而且，交通仿真模型不能实现实时性。
然而，一旦交通流量数据能够通过其他的方法预测得到后，仿真模型可以提供一种估计动态旅行时间的方法。
换句话说，仿真模型提供了一个交通流、占有率和旅行时间之间关系的一个模拟实际的计算方法。
三、基于动态交通分配的模型
当使用传统的仿真模型时， DTA模型通过采集到的交通流数据和出行者出行选择的行为用于估计随时间变化的网络的状态。
DTA模型通常分为以下三种：以数学为基础、以变分方程为基础、以主观控制理论为基础或者以仿真为基础的启发式模型。
所有这些方法的共同点是他们都是以传统的静态的交通分配的假设解决随时间变化的动态交通流问题，并且对任何一个网络没有一个方法是通用的方法。
动态交通分配是按照一定的准则将动态交通需求量合理地分配到路网上，从而得到路段实时交通量的方法，实现降低交通拥挤程度和提高路网运行效率的目的。
此类方法目标明确，理论清晰，但也存在以下不足之处：①假设条件苛刻，在实际路网中无法得到相应信息或取得信息的代价昂贵；②某些模型的解释性虽然较好，但无法求解或求解难度大，优化时间长；③过分强调精确的系统最优或用户最优分配结果，加大了模型求解的难度，也不适合在大规模路网上实现应用。
四、非参数回归模型
非参数回归模型也叫做多元回归模型，是一种多条路段分析方法，这是对单条路段分析的扩展。
所谓单条路段分析是基于以前的本路段和几条相邻路段的交通流量信息对该路段进行交通流量预测。
它所应用的场合是：不需要先验知识，只需足够的历史数据。
它寻找历史数据中与当前点相似的“近邻”，并用那些“近邻”预测下一个时段的流量。
该算法认为系统所有的因素之间的内在联系都蕴涵在历史数据中，因此直接从历史数据中得到信息而不是为历史数据建立一个近似模型。
也就是说非参数建模没有将历史数据作平滑处理，因此，在有特殊事件发生时，较适合。
五、神经网络模型
神经网络是一种新兴的数学建模方法，它具有识别复杂非线性系统的特性，交通系统是复杂巨系统，因此神经网络比较适合于交通领域应用。
它采用典型的“黑箱”式学习模式，很适合交通流预测的应用，它不需要任何经验公式，就能从已有数据中自动的归纳规则，
获得这些数据的内在规律，即使不清楚预测问题的内部机理，只要有大量的输入、输出样本，经神经网络“黑箱”内部自动调整后，便可建立良好的输入、输出映射模型。
但正是由于神经网络的这种“黑箱”式学习模式，所以通过神经网络不能获得容易被人接受的输入/输出关系，而且在训练过程中需要大量的原始数据，数据不足会导致不好的预测结果；训练完成的网络只适合于当前研究路段，当道路条件和交通状况改变时，训练完成的网络将不再适用，也不能用于其他路段，故推广能力差；同时，神经网络的学习算法采用经验风险最小化原理（ERM），不能使期望风险最小化，在理论上存在缺陷。
六、基于混沌理论的模型
混沌学是一门新兴学科，混沌理论研究的是非线性动力学系统的混沌。
混沌（Chaos）是指一种貌似无规则的运动，指在确定性非线性系统中，不需附加任何随机因素亦可出现类似随机的行为（内在随机性）。
混沌的最大特点就在于系统的演化对初始条件十分敏感，
也就是著名的“蝴蝶效应”。
混沌理论研究的目的是揭示貌似随机的现象背后可能隐藏的简单规律，以求利用这些普遍遵循的共同规律来解决一大类复杂系统的问题。
复杂系统所表现的非线性动力学性质，是混沌存在的根源。
混沌现象是可以短期预测，而长期不能预测的。
对于交通的预测，也表现出了这一点，交通流可以短期预测，但不可长期预测。
理论上讲，复杂系统中总是存在着混沌，交通流系统是人的群体参与的开放的复杂巨系统，因此交通中存在着混沌。
通过上述对各种交通流预测模型的比较和分析，可看出任何一个模型都具有其优势和缺点。
没有理论证明哪种模型用于哪种交通状态最好，单个模型有局限性，所以用综合模型进行预测将是交通流预测领域的发展趋势。
另外，交通系统本质上是人、车、路综合作用的一个复杂巨系统，是一个开放、远离平衡的系统、是一个具有自组织特性的、“组织”与“自组织”交互作用贯穿全过程的动态系统；系统内部存在着非线性的相互作用、系统的内部过程具有不可逆性，所以基于非线性系统理论的综合模型用于短期交通流预测将有很广
阔的应用前景。
__：
[1] 刘静，关伟. 交通流预测方法综述 [J]. 公路交通科技，xx（3）：82-85
[2] 杨兆升. 城市交通流诱导系统理论与模型 [B]. 人民交通出版社，2000
内容仅供参考。