基于深度学习的短时交通量预测研究综述
深度学习在短时交通量预测领域的应用是当前交通领域的研究热点。传统的交通量预测方法难以准确地描述交通量数据内部的本质特征，而深度学习通过其深层结构，能够学习到交通量数据内部复杂的多因素耦合结构，进而对交通量做出更精准的预测。
深度学习在交通量预测领域的主要方法有两种，一种是生成型深度结构，另一种是判别型深度结构。生成型深度结构可以学习到交通量数据的分布规律，从而生成新的交通量预测结果。判别型深度结构可以学习到交通量数据的模式和特征，从而对交通量进行分类和预测。
在交通量预测领域，深度学习的优点是可以学习到交通量数据内部的复杂结构和关系，从而对交通量做出更精准的预测。此外，深度学习还可以处理大量的交通量数据，提高交通量预测的效率和准确性。
然而，深度学习在交通量预测领域也存在一些挑战和限制，如数据质量问题、模型 interpretability 问题、计算资源问题等。因此，需要进一步的研究和开发，以充分发掘深度学习在交通量预测领域的潜力。
深度学习在交通量预测领域的发展趋势是使用更多的数据和计算资源，开发更复杂和精准的深度学习模型，以提高交通量预测的效率和准确性。此外，还需要研究和开发更多的深度学习方法和技术，以解决交通量预测领域中的挑战和问题。
基于深度学习的短时交通量预测是当前交通领域的研究热点，有着非常重要的应用前景和潜力。深度学习可以学习到交通量数据内部的复杂结构和关系，对交通量做出更精准的预测，提高交通控制和管理的效率和准确性。
