国外学者在吞吐量预测领域提出了多种方法，如时间序列分析、机器学习等。研究进展表明，结合大数据和人工智能技术，吞吐量预测的准确性得到显著提升。具体方法包括建立模型、特征选择、参数优化等，旨在提高预测精度和实用性。
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随着我国经济的快速发展，交通运输行业的重要性日益凸显，吞吐量预测作为交通运输规划、运营和管理的重要依据，对于保障交通运输系统的安全、高效和可持续发展具有重要意义，近年来，国内外学者对吞吐量预测方法进行了广泛的研究，取得了一系列成果，本文将介绍国外学者在吞吐量预测领域的研究进展及主要方法。
时间序列分析法
时间序列分析法是一种基于历史数据，通过对时间序列的统计分析和预测模型建立，对吞吐量进行预测的方法，国外学者在这一领域的研究主要包括以下几种：
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1、自回归模型（AR）：自回归模型认为，一个时间序列的未来值与过去某个时刻的值之间存在线性关系，AR模型通过对历史数据的拟合，预测未来吞吐量。
2、移动平均模型（MA）：移动平均模型认为，一个时间序列的未来值与过去一段时间内的平均值之间存在线性关系，MA模型通过对历史数据的拟合，预测未来吞吐量。
3、自回归移动平均模型（ARMA）：ARMA模型结合了AR和MA的优点，认为一个时间序列的未来值与过去某个时刻的值以及过去一段时间内的平均值之间存在线性关系，ARMA模型在吞吐量预测中具有较高的准确性。
4、自回归积分滑动平均模型（ARIMA）：ARIMA模型是ARMA模型的一种推广，它可以处理非平稳时间序列，ARIMA模型通过对历史数据的拟合，预测未来吞吐量。
回归分析法
回归分析法是一种基于相关关系，通过建立变量之间的数学模型，对吞吐量进行预测的方法，国外学者在这一领域的研究主要包括以下几种：
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1、线性回归：线性回归模型认为，吞吐量与其他影响因素之间存在线性关系，通过建立线性回归模型，可以预测未来吞吐量。
2、非线性回归：非线性回归模型认为，吞吐量与其他影响因素之间存在非线性关系，通过建立非线性回归模型，可以预测未来吞吐量。
3、逻辑回归：逻辑回归模型是一种概率预测模型，它通过建立逻辑回归方程，预测未来吞吐量发生的概率。
机器学习方法
机器学习方法是一种基于计算机算法，通过学习历史数据，对吞吐量进行预测的方法，国外学者在这一领域的研究主要包括以下几种：
1、支持向量机（SVM）：SVM是一种基于核函数的线性分类器，通过将数据映射到高维空间，实现线性不可分数据的分类，在吞吐量预测中，SVM可以用于预测未来吞吐量的高低。
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2、随机森林（RF）：随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树，并对预测结果进行投票，提高预测准确性，在吞吐量预测中，RF可以用于预测未来吞吐量。
3、深度学习：深度学习是一种基于人工神经网络的学习方法，通过多层非线性变换，实现数据的自动特征提取，在吞吐量预测中，深度学习可以用于提取复杂的时间序列特征，提高预测准确性。
国外学者在吞吐量预测领域的研究取得了丰硕的成果，为我们提供了多种预测方法，在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的方法，以提高吞吐量预测的准确性，随着交通运输行业的不断发展，吞吐量预测仍然面临许多挑战，需要我们继续深入研究。
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