基于帝国竞争算法的短时交通流预测研究文献综述

短时交通流预测是智能交通系统的重要组成部分，对交通控制、诱导和管理具有重要意义。

准确预测短时交通流可以有效缓解交通拥堵、提高道路利用率和减少交通事故。

近年来，帝国竞争算法作为一种新兴的全局优化算法，在解决复杂优化问题上展现出巨大潜力，为短时交通流预测提供了新的思路。

本文首先介绍了短时交通流预测的相关概念和研究意义，然后回顾了传统的预测方法，如历史平均法、时间序列分析法、卡尔曼滤波法等，并分析了它们的优缺点。

接着，重点阐述了帝国竞争算法的基本原理、流程和特点，以及其在交通流预测中的应用现状。

此外，还介绍了目前主流的基于深度学习的短时交通流预测方法，并与帝国竞争算法进行比较分析。

最后，总结了短时交通流预测研究面临的挑战和未来发展趋势，并展望了帝国竞争算法在该领域的应用前景。

关键词：短时交通流预测；帝国竞争算法；深度学习；智能交通系统；优化算法

随着城市化进程的加快和机动车保有量的持续增长，交通拥堵问题日益严重。

短时交通流预测作为智能交通系统（IntelligentTransportationSystems，ITS）的关键技术之一，能够为交通管理者和出行者提供实时、准确的交通信息，对于缓解交通拥堵、提高道路通行效率、保障交通安全具有重要意义。