赵 顗，沈玲宏，马健霄，邱烜利

(南京林业大学 汽车与交通工程学院，江苏 南京 210037)

0 引 言

准确预知城市道路网未来短时交通状态是提前优化交通管理措施的基础，如提前发布道路网状态信息、实行超前交通诱导、调整信号协调控制方案等，从而提高城市道路智能化管理水平和道路网通行效率。但道路网未来短时交通状态受多方面因素影响，包括路网结构、当前信号控制方案、个体化出行特征等，其中各地块短时发生和吸引的交通生成量更是会直接影响到路网中的交通总量和交通分布状态。因此，有必要对各地块或交通小区的生成交通进行精确地短时预测，从而更好地掌握城市道路网未来短时交通状态。

现有短时交通预测主要以高速公路、一般公路和城市快速路为研究对象[1]。公路短时交通预测研究主要是预测交通流量[2]、出行时间[3]、延误时间[4]和行驶速度[5]等。城市道路短时交通预测研究主要是对交叉口排队长度[6]、路网交通拥堵[7]和各路段交通流量[8]等进行预测，对城市路网短时交通进行预测的研究成果较少，主要原因是城市道路网受干扰因素较多。

近年来，国内外涌现出的短时交通预测模型总体上可划分为基于统计分析的预测模型、基于非线性理论的预测模型、基于仿真的预测模型、基于知识发现的智能预测模型和基于混合理论的组合预测模型这5类[10]。B.L.SMITH等[11]提出了非参数回归模型，并与历史平均模型进行对比，验证模型的有效性；……