交通量预测的方法
1. 时间序列分析：使用历史交通量数据，建立时间序列模型，通过模型预测未来交通量的变化趋势和规律。

2. 机器学习算法：利用监督学习算法，如回归分析、支持向量机等，通过历史交通量数据和相关特征变量，训练模型来预测未来交通量。

3. 神经网络模型：使用深度学习模型，如循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM），对历史交通量数据进行建模，以预测未来交通量。

4. 模拟仿真方法：基于交通运行规律和交通网络结构，利用仿真软件或模型，模拟交通流的变化和交通量的预测。

5. 统计分析法：通过对相关的统计数据进行分析和推断，利用统计方法来预测未来的交通量变化。