摘要
交通流预测是智能交通系统（ITS）的关键组成部分，对于交通管理、交通控制和出行服务至关重要。
准确的交通流预测可以有效缓解交通拥堵，提高道路利用率，提升交通系统的整体运行效率。
近年来，深度学习技术，特别是长短期记忆网络（LSTM），因其强大的时间序列数据处理能力，在交通流预测领域得到了广泛应用并取得了显著成果。
本文首先介绍了交通流预测的研究背景及意义，并对LSTM模型进行了概述。
然后，本文综述了基于LSTM的交通流预测研究现状，包括数据预处理方法、LSTM模型结构设计、模型训练与优化方法以及模型评估指标等方面。
此外，本文还分析了当前研究存在的挑战和未来可能的研究方向，例如多源数据融合、多模型融合、模型可解释性等。
最后，本文对全文进行了总结，并展望了基于LSTM的交通流预测的未来发展趋势。
关键词：交通流预测；长短期记忆网络；深度学习；时间序列分析；智能交通系统
随着城市化进程的加速和交通需求的不断增长，交通拥堵问题日益严峻，对经济发展和居民生活造成诸多负面影响。
交通流预测作为智能交通系统（IntelligentTransportationSystem,ITS）的核心技术之一，能够为交通管理者和出行者提供准确及时的交通信息，从而优化交通流分配、缓解交通拥堵、提高道路通行能力。
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