短时交通流预测是动态交通瓶颈预测的一个关键环节，其预测精度和速度直接影响到动态交通瓶颈预测的准确性和高效性，因此重点对短时交通流预测进行研究。短时交通流预测已经有四五十年的历史了，大体划分为5类方法：①基于线性理论的模型，如卡尔曼滤波、时间序列等；②基于非线性理论的模型，如小波分析、分形理论等；③基于知识发现的智能模型，如神经网络、支持向量机等；④基于混合理论的模型，如基于聚类的模型、基于分解的模型等；⑤其他预测模型，如时空分析、粗糙集理论等。
