【摘 要】
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道路交通流预测作为智能交通系统中的重要分支，在道路拥堵预测、路径规划等方面起着重要作用。道路交通流数据时空多态、关联性复杂的特性迫使大数据时代下的道路交通流预测方法转型和升级。为了深入挖掘交通流时空性的特征，学者们相继提出各类方法，包括模型融合、模型算法改进、数据定义转换等方式，以求提高模型的预测精度。为了合理综述各类交通流的预测方法，根据所用方法的种类分为三大类：基于统计学的方法、基于机器学习的
【基金项目】
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内蒙古自治区关键技术攻关计划项目（2019GG273）； 内蒙古自治区科技成果转化专项资金项目（2020CG0073，2021CG0033）； 内蒙古自治区高等学校青年科技英才支持计划项目（NJYT22084）； 内蒙古自治区科技重大专项项目（2019ZD015，2019ZD016）；
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道路交通流预测作为智能交通系统中的重要分支，在道路拥堵预测、路径规划等方面起着重要作用。道路交通流数据时空多态、关联性复杂的特性迫使大数据时代下的道路交通流预测方法转型和升级。为了深入挖掘交通流时空性的特征，学者们相继提出各类方法，包括模型融合、模型算法改进、数据定义转换等方式，以求提高模型的预测精度。为了合理综述各类交通流的预测方法，根据所用方法的种类分为三大类：基于统计学的方法、基于机器学习的方法、基于深度学习的方法。通过综述各类交通流预测方法，对近年来新出现的模型与算法进行概括与分析，旨在为相关研究学者提供研究思路。最后，对交通流预测方法进行了总结及展望，给出未来交通流预测领域的探索方向。
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