《交通信息智能預測理論與方法》在分析城市宏觀交通流特點與短時交通係統動力學特性的基礎上，闡述瞭可預測性分析和交通信息智能預測模型選擇方法，建立瞭完整的道路交通信息智能化預測體係；重點論述瞭交通信息智能預測模型與方法，包括灰色預測方法、卡爾曼濾波方法、神經網絡方法、支持嚮量機方法及組閤預測方法等。同時，《交通信息智能預測理論與方法》也介紹瞭基於多Agent理論的智能預測係統設計方法。
交通信息智能預測，是指以曆史的、現有的交通及相關因素的調查統計資料為依據，運用智能化的計算方法，對目標區域交通係統未來狀況的測定。交通信息智能預測是預測學的一個分支，是現代交通規劃學和智能交通係統（ITS）的重要組成部分。
《交通信息智能預測理論與方法》取材新穎，體現瞭近年來交通信息智能預測研究方麵的新理論與新進展，深入淺齣地介紹瞭交通信息智能預測理論體係，並通過大量實例闡述瞭交通信息智能預測方法的應用。
《交通信息智能預測理論與方法》可作為交通工程專業、自動控製專業、係統工程等專業本科生、研究生以及相關學科領域研究人員的參考書。
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