摘要
城市车流量预测是智能交通系统的重要组成部分，对城市交通拥堵治理、交通规划和交通安全管理等方面具有重要意义。
近年来，随着交通数据采集技术的进步和机器学习等人工智能技术的快速发展，城市车流量预测方法研究取得了显著进展。
本文首先介绍了城市车流量预测的相关概念，包括交通流理论、时间序列分析和机器学习等。
其次，对城市车流量预测的研究概况进行了综述，包括传统预测方法和基于深度学习的预测方法，并分析了不同方法的优缺点。
然后，总结了城市车流量预测的主要研究方法，包括数据预处理、特征提取、模型构建和性能评估等方面。
最后，对城市车流量预测未来的研究方向进行了展望，例如多源数据融合、多步预测和实时预测等。
关键词：城市车流量预测；深度学习；时间序列分析；交通流理论；智能交通系统
#1.1城市车流量城市车流量指的是在一定时间内，通过城市道路某一截面或某一路段的车辆数量，是衡量城市交通拥堵状况的重要指标之一。
#1.2交通流理论交通流理论是研究道路交通流运动规律的学科，为城市车流量预测提供理论基础。
经典的交通流理论模型包括Greenshields模型、Greenberg模型和Pipes模型等，这些模型描述了车流量、车速和密度之间的关系，为构建预测模型提供了参考。
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