国外学者在吞吐量预测领域提出了多种方法，包括时间序列分析、回归分析、机器学习算法等。他们通过构建模型，如ARIMA、神经网络、支持向量机等，实现了对吞吐量的准确预测。他们还通过引入外部因素、优化模型结构等方式，提升了预测的准确性和可靠性。研究成果与创新方法在提升通信系统性能、优化资源配置等方面具有重要作用。
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随着我国经济的快速发展，交通运输业逐渐成为国家战略性产业，在此背景下，如何准确预测交通运输系统的吞吐量，为交通规划、运输组织、资源分配等提供科学依据，成为学术界和产业界共同关注的问题，本文将对国外学者在吞吐量预测领域的研究成果进行梳理，以期为我国相关研究提供参考。
国外学者提出的吞吐量预测方法
1、时间序列分析法
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时间序列分析法是国外学者常用的吞吐量预测方法之一，该方法通过分析历史数据中的规律性，建立预测模型，对未来吞吐量进行预测，常用的模型包括自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARMA）和自回归积分滑动平均模型（ARIMA）等。
2、神经网络法
神经网络法是一种模拟人脑神经元结构和功能的计算模型，在吞吐量预测中，神经网络法通过学习历史数据，建立预测模型，实现对未来吞吐量的预测，常用的神经网络模型包括感知器、BP神经网络、径向基函数神经网络（RBF）等。
3、支持向量机法
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支持向量机（SVM）是一种基于统计学习理论的预测方法，在吞吐量预测中，SVM通过寻找最佳的超平面，将不同类别的数据分开，从而实现对未来吞吐量的预测，SVM在处理非线性问题上具有较好的性能，适用于吞吐量预测。
4、机器学习算法
机器学习算法是近年来兴起的一种吞吐量预测方法，该方法通过学习历史数据，建立预测模型，实现对未来吞吐量的预测，常用的机器学习算法包括决策树、随机森林、K近邻（KNN）等。
5、混合预测方法
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为了提高吞吐量预测的准确性，国外学者提出了多种混合预测方法，将时间序列分析、神经网络、支持向量机等方法进行组合，以提高预测模型的泛化能力和准确性。
本文对国外学者在吞吐量预测领域的研究成果进行了梳理，总结了时间序列分析法、神经网络法、支持向量机法、机器学习算法和混合预测方法等常用方法，这些方法在吞吐量预测中具有一定的实用价值，为我国相关研究提供了有益的借鉴，在实际应用中，还需根据具体情况选择合适的预测方法，并结合多种方法进行优化，以提高吞吐量预测的准确性。
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