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随着社会经济的快速发展，交通运输领域在国民经济发展中的地位日益凸显，交通吞吐量预测作为交通规划、运营管理的重要依据，对于保障交通系统的安全、高效运行具有重要意义，近年来，国外学者在吞吐量预测方法领域进行了深入研究，提出了多种创新性方法，本文将对这些方法进行综述，以期为我国相关领域的研究提供参考。
国外学者提出的吞吐量预测方法
1、时间序列分析方法
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时间序列分析方法是将历史数据视为一个时间序列，通过分析其规律性来预测未来的趋势，国外学者在时间序列分析方面取得了丰硕成果，主要包括以下几种方法：
（1）自回归模型（AR）：自回归模型假设当前观测值与过去某个时期的观测值之间存在相关关系，通过建立自回归模型，可以预测未来的吞吐量。
（2）移动平均模型（MA）：移动平均模型假设当前观测值与过去某个时期的平均值之间存在相关关系，通过建立移动平均模型，可以预测未来的吞吐量。
（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，能够更好地捕捉时间序列数据的规律性。
（4）自回归积分移动平均模型（ARIMA）：自回归积分移动平均模型是ARMA模型的一种扩展，能够处理非平稳时间序列数据。
2、灰色预测模型
灰色预测模型是一种基于小样本数据的预测方法，适用于短期预测，国外学者在灰色预测模型方面进行了深入研究，主要包括以下几种方法：
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（1）灰色预测模型GM（1，1）：GM（1，1）模型是一种一阶单变量灰色预测模型，通过建立微分方程来预测未来的吞吐量。
（2）灰色预测模型GM（1，n）：GM（1，n）模型是GM（1，1）模型的扩展，能够处理多个变量的预测问题。
3、机器学习方法
随着人工智能技术的不断发展，机器学习方法在吞吐量预测领域得到了广泛应用，国外学者在机器学习方法方面进行了以下研究：
（1）支持向量机（SVM）：支持向量机是一种基于统计学习理论的方法，能够处理非线性预测问题。
（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来提高预测精度。
（3）神经网络（NN）：神经网络是一种模拟人脑神经元结构的方法，能够处理复杂的非线性关系。
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4、深度学习方法
深度学习是近年来人工智能领域的重要进展，国外学者在深度学习方面进行了以下研究：
（1）循环神经网络（RNN）：循环神经网络能够处理序列数据，适用于吞吐量预测。
（2）长短时记忆网络（LSTM）：长短时记忆网络是循环神经网络的一种变体，能够更好地捕捉时间序列数据的长期依赖关系。
（3）卷积神经网络（CNN）：卷积神经网络能够提取时间序列数据中的局部特征，提高预测精度。
国外学者在吞吐量预测方法领域取得了丰硕成果，提出了多种创新性方法，这些方法各有特点，适用于不同的预测场景，我国相关领域的研究人员可以借鉴这些方法，结合实际情况进行改进和创新，为我国交通吞吐量预测提供有力支持。
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