摘要：针对城市交通流普遍存在的混沌特性，介绍了一种改进的加权一阶局域预测模型，并将其应用于交通流实时预测中。为了进一步提高算法的精度与速度，对最优邻域的点数进行动态选择，通过改进，使之成为一种鲁棒性强、预测精度高的实时预测算法，并能有效地用于短时交通流的预测问题中。仿真结果表明：该算法完全满足实时交通流预测的需要，为交通信号智能控制和交通流诱导奠定了坚实的基础。

关键词：交通工程 交通流 混沌时间序列 实时预测 

单位：山东大学控制科学与工程学院; 山东济南250061