摘要
交通流预测作为智能交通系统的重要组成部分，对于缓解交通拥堵、提高道路利用率、保障交通安全具有重要意义。
LSTM神经网络作为一种特殊的循环神经网络，能够有效地捕捉交通流数据中的长期依赖关系，近年来在交通流预测领域得到了广泛应用。
本文首先阐述了交通流预测的研究背景和意义，并介绍了LSTM神经网络的基本原理。
其次，对基于LSTM的交通流预测研究现状进行了综述，从数据预处理、模型构建、模型优化等方面分析了现有研究的特点和不足。
最后，对未来基于LSTM的交通流预测研究方向进行了展望。
关键词：交通流预测；LSTM神经网络；深度学习；时间序列分析；文献综述
随着城市化进程的加快和机动车保有量的不断增长，交通拥堵问题日益严重，给人们的出行带来了极大的不便。
交通流预测作为智能交通系统(IntelligentTransportationSystem,ITS)的重要组成部分，能够为交通管理者和出行者提供准确及时的交通信息，对于缓解交通拥堵、提高道路利用率、保障交通安全具有重要意义。
交通流预测是指利用历史交通流数据、天气数据、事件信息等多源数据，建立数学模型来预测未来一段时间内的交通流量、速度、密度等指标。
准确的交通流预测可以为交通诱导、交通控制、交通规划等提供科学依据，从而有效地缓解交通拥堵问题。
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