摘要：交通流预测已成为智能交通的重要组成部分，针对短时交通流的非线性和不确定性，文中根据实际交通流中存在的混沌，利用C—C方法和小数据量法对交通流混沌进行了分析，在交通流混沌时间序列相空间重构的基础上构建了基于粒子群优化神经网络的单点单步预测模型．运用该模型对实际采集的美国加州城市快速路交通流数据进行了仿真研究，结果表明，该预测模型具有较高的预测精度，能够满足智能交通控制和诱导的需求。

关键词：短时交通流 预测 混沌时间序列 粒子群优化 神经网络 

单位：西南交通大学交通信息工程及控制实验室 四川成都610031