内容简介
交通信息智能预测，是指以历史的、现有的交通及相关因素的调查统计资料为依据，运用智能化的计算方法，对目标区域交通系统未来状况的测定。交通信息智能预测是预测学的一个分支，是现代交通规划学和智能交通系统(ITS)的重要组成部分。
本书在分析城市宏观交通流特点与短时交通系统动力学特性的基础上，阐述了可预测性分析和交通信息智能预测模型选择方法，建立了完整的道路交通信息智能化预测体系；重点论述了交通信息智能预测模型与方法，包括灰色预测方法、卡尔曼滤波方法、神经网络方法、支持向量机方法及组合预测方法等。同时，本书也介绍了基于多Agent理论的智能预测系统设计方法。
本书取材新颖，体现了近年来交通信息智能预测研究方面的新理论与新进展，深入浅出地介绍了交通信息智能预测理论体系，并通过大量实例阐述了交通信息智能预测方法的应用。
本书可作为交通工程专业、自动控制专业、系统工程等专业本科生、研究生以及相关学科领域研究人员的参考书。