摘要
交通流预测是智能交通系统中的重要组成部分，准确预测交通流对于交通管理、拥堵缓解和出行服务至关重要。
近年来，深度学习作为一种强大的数据驱动方法，在交通流预测领域取得了显著成果。
本文对基于深度学习的交通流预测方法进行了综述，首先介绍了交通流预测的概念、意义和传统方法，然后详细阐述了深度学习在交通流预测中的应用，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）和Transformer网络等主要模型，并分析了它们的特点和适用场景。
此外，本文还总结了交通流预测模型构建的关键步骤，包括数据预处理、特征提取、模型选择与优化以及模型训练与评估。
最后，本文探讨了当前研究存在的挑战和未来发展趋势。
关键词：交通流预测；深度学习；卷积神经网络；循环神经网络；长短期记忆网络
交通流预测是指利用历史交通数据和相关因素，对未来一段时间内的交通状况进行预测，其预测对象包括交通流量、速度、密度等指标。
准确的交通流预测可以为交通管理者提供决策依据，优化交通信号控制，缓解交通拥堵，提高道路通行效率。
同时，交通流预测也为出行者提供实时路况信息，帮助他们合理规划出行路线，节省出行时间。
传统的交通流预测方法主要基于数学模型和统计学方法，例如时间序列分析、卡尔曼滤波、支持向量机等。
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