本文探讨了交通流预测技术，重点关注基于机器学习的方法。介绍了占有率概念及其在交通流分析中的作用，讨论了统计理论下的ARIMA、局部线性回归和卡尔曼滤波模型。接着阐述了决策树、集成学习如随机森林和支持向量机在交通流预测中的应用。文章还涵盖了数据清洗、去噪以及预测系统的架构，强调了数据在预测模型中的重要性。
占有率：占有率反映的是交通流在时空维度的占有情况，包括空间占有率和时间占有率，能够刻画交通流的时空特性。空间占有率的定义是：在指定的时间间隔内，某一路段中车辆长度的和与该路段长度的比值。对空间占有率进行测定较为困难，所以一般采用时间占有率。
在指定的时间间隔内，使用某一交通传感器在该时间段内的总的工作时间除以该传感器被交通实体所占用的时间，就可以得到时间占有率。时间占有率低时，说明车流量较小或车速较高，道路畅通；时间占有率高时，说明车流量较大或车速较低，道路拥堵。
交通流系统是一个不断变化的复杂整体，其内在相关性和周期性表明了交通流中是有着某种可以被度量的规律的，交通流的各组成部分是相互联系的，而其繁杂的时空特性和不确定性又揭示了交通流的随机性和复杂性，要从如此复杂的交通流信息中找出这种规律，找出各种参数之间的内在联系，绝对不是一件容易的事。
基于统计理论的方法：
ARIMA：自回归积分滑动平均预测方法，是一种针对时间序列进行分析的方法，其目的在于根据观测到的时间序列数据，建立适当的模型，对事物随时间变化的规律进行描述，对事物未来的状
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