在探讨基于Kalman滤波的城市环路交通流短时预测研究时，我们首先需要了解交通流预测的重要性和现有主要的交通流预测方法。由于道路交通系统包含人的参与，并且是一个时变、复杂的非线性大系统，它的显著特点之一就是具有高度的不确定性。这种不确定性主要来自两个方面，一是自然界原因，例如季节和气候因素等，二是人为因素，例如交通事故、突发事件、司机的心理状态等。这些因素增加了交通流预测的难度，尤其是对于短时交通流预测来说，由于受随机干扰因素影响更大，不确定性更强，规律性更不明显，因此预测更为困难。
早期的交通流预测方法主要包括自回归滑动平均模型（ARMA）、自回归模型（AR）、滑动平均模型（MA）和历史平均模型（HA）等。这些线性预测模型具有计算简便、易于实时更新数据、便于大规模应用的优点，但由于它们未能反映交通流过程的不确定性和非线性，因此在短时预测精度上存在缺陷。为了适应短时交通流量变化的非线性特点，引入了具有变型参数的回归分析模型（又称Box-Cox法），它通过增强回归分析对非线性系统的适应能力，改善了对短时交通流量的预测效果。不过，这种方法也未能根本解决问题。
随着研究的深入，人们提出了更为复杂的、精度更高的预测方法。这些方法分为两大类：基于确定的数学模型的方法和无模型算法。基于确定的数学模型的方法包括多元回归模型、ARIMA模型、自适应权重联合模型、卡尔曼滤波模型、基准函数-指数平滑模型、UTCS-2（3）模型等。无模型算法则包括非参数回归、KARIMA算法、谱分析法、状态空间重构模型、小波网络、基于多维分形的方法、基于小波分解与重构的方法和多种与神经网络相关的复合预测模型等。
卡尔曼滤波是一种有效的线性动态系统状态估计方法，它特别适合于用在有噪声的环境中对系统的状态进行估计。在交通流预测中，卡尔曼滤波算法可以处理观测数据的随机性和不确定性，通过建立动态系统的状态空间模型，利用观测数据实时更新系统状态，从而达到预测未来交通流量的目的。这种方法不仅可以处理线性系统，还可以通过引入线性化技术来处理非线性系统，这使得它在交通流预测领域具有很大的优势。
在本文的研究中，作者王均和关伟提出了基于卡尔曼滤波的交通流短时预测模型，并结合城市环路交通运行特性进行了构建和验证。利用北京市三环路的实际交通流数据对模型进行了测试，实验结果显示，该模型能够有效地进行动态实时预测，预测数据与实际情况基本吻合。此外，算法的实时性也满足实际交通流预测系统的需要，因此该模型可以应用于交通流预测以及交通智能控制方面。
总结来说，基于Kalman滤波的城市环路交通流短时预测研究不仅为交通流预测领域提供了新的视角和方法，而且通过实际数据验证了其有效性，对于推动智能交通系统的实时控制和管理具有重要意义。而随着计算机技术和算法的进一步发展，未来在该领域还会有更多创新的方法出现，以进一步提高预测的准确性和实时性。
