交通状态预测可以根据不同的标准进行分类

在总结前人工作的基础上，交通状态预测可以根据不同的标准进行分类。按照研究的时段来分，有长时预测、中时预测和短时预测三种。前两者指时间序列数据的间隔和预测期均较长的情况，如 30 分钟、1 小时、一日甚至更长；后者则是指时间序列数据的间隔和预测期均较短的情况，如 5 分钟、15 分钟等。按照待研究的道路来分，有专门针对某条路段交通状态的预测，也有对整体路网交通的预测；有针对高速公路的预测，也有对城市主干道的预测。

预测方法分类：

 In general, traffic forecasting methodology falls into two major categories: parametric approach and nonparametric approach

 参数方法：如常见的交通流模型元胞自动机等，ARIMA，SARIMA

非参数方法：SVM,卡尔曼滤波，神经网络等