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随着全球经济的快速发展，交通运输行业在国民经济中的地位日益凸显，吞吐量预测作为交通运输行业的重要组成部分，对于规划、调度、资源配置等决策具有至关重要的作用，近年来，国外学者在吞吐量预测领域取得了丰硕的研究成果，本文将详细介绍国外学者提出的吞吐量预测方法。
时间序列分析法
时间序列分析法是吞吐量预测中最常用的方法之一，该方法通过分析历史数据的时间序列规律，预测未来一段时间内的吞吐量，以下是几种常见的时间序列分析法：
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1、自回归模型（AR）：自回归模型认为当前值与过去一段时间内的值存在相关性，通过建立自回归模型，可以预测未来值。
2、移动平均模型（MA）：移动平均模型认为当前值与过去一段时间内的平均值存在相关性，通过建立移动平均模型，可以预测未来值。
3、自回归移动平均模型（ARMA）：自回归移动平均模型结合了自回归模型和移动平均模型的优点，同时考虑了当前值与过去一段时间内的平均值和过去值的相关性。
4、自回归积分滑动平均模型（ARIMA）：ARIMA模型是ARMA模型的扩展，它引入了差分操作，可以处理非平稳时间序列数据。
回归分析法
回归分析法通过建立因变量与自变量之间的线性或非线性关系，预测未来吞吐量，以下是几种常见的回归分析法：
1、线性回归：线性回归假设因变量与自变量之间存在线性关系，通过建立线性回归模型，可以预测未来值。
2、多元线性回归：多元线性回归考虑多个自变量对因变量的影响，通过建立多元线性回归模型，可以预测未来值。
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3、非线性回归：非线性回归假设因变量与自变量之间存在非线性关系，通过建立非线性回归模型，可以预测未来值。
4、逻辑回归：逻辑回归是一种广义线性模型，用于处理因变量为二分类的情况，通过建立逻辑回归模型，可以预测未来值。
机器学习方法
随着人工智能技术的快速发展，机器学习方法在吞吐量预测领域得到了广泛应用，以下是几种常见的机器学习方法：
1、支持向量机（SVM）：SVM通过寻找最佳的超平面，将数据分为两类，从而实现预测。
2、随机森林：随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树，提高预测精度。
3、人工神经网络（ANN）：ANN是一种模拟人脑神经元连接的神经网络模型，可以处理复杂非线性关系。
4、深度学习：深度学习是机器学习的一种，通过构建深层神经网络，实现复杂模式的识别和预测。
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实例分析
国外学者在吞吐量预测领域的研究成果丰富，以下列举几个具有代表性的实例：
1、美国学者Brockwell和Davis在《Time Series Analysis: With Applications in R》一书中，详细介绍了时间序列分析方法在吞吐量预测中的应用。
2、欧洲学者Vogel在《Transportation Planning and Management: A Systems Approach》一书中，探讨了回归分析法在吞吐量预测中的应用。
3、加拿大学者Wang和Li在《Machine Learning for Time Series Forecasting》一书中，介绍了机器学习方法在吞吐量预测中的应用。
国外学者在吞吐量预测领域的研究成果丰富，为我国交通运输行业提供了宝贵的借鉴，在实际应用中，应根据具体情况选择合适的预测方法，以提高预测精度，随着人工智能技术的不断发展，相信吞吐量预测技术将更加成熟，为交通运输行业的发展提供有力支持。
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