摘要
随着城市化进程的加速和交通出行需求的不断增长，交通拥堵问题日益严峻，对交通流的准确预测成为智能交通系统(ITS)的关键任务之一。
短时交通流预测作为交通流预测的重要分支，能够为交通管理、路径规划和交通控制提供重要依据，对于缓解交通拥堵、提高道路利用率和保障交通安全具有重要意义。
本文首先介绍了短时交通流预测的相关概念、特性和方法分类，并对传统预测模型的优缺点进行了比较分析。
接着，重点阐述了帝国竞争算法(ICA)的基本原理，包括其灵感来源、帝国构建与初始化、帝国竞争机制以及算法流程和参数设置。
在此基础上，分析了ICA在短时交通流预测中的应用现状，并对相关文献进行了综述，归纳了ICA与其他预测模型的结合方式、参数优化方法以及性能比较等方面。
最后，对基于ICA的短时交通流预测研究进行了总结和展望，指出该领域的未来研究方向和挑战。
关键词：短时交通流预测；帝国竞争算法；智能交通系统；预测模型；优化算法
1.1短时交通流预测
短时交通流预测是指对未来几分钟到几小时内的交通流量、速度、密度等参数进行预测。
其预测结果可为交通管理者提供实时交通信息，帮助他们及时采取措施缓解交通拥堵。
1.2帝国竞争算法
帝国竞争算法(ImperialistCompetitiveAlgorithm,ICA)是一种基于群体智能的全局优化算法，其灵感来源于人类历史上的帝国主义竞争过程。
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