• 存量路段短時流量預測包括選擇路段、輸入時間以及其他衍生特征信息；

• 選擇預測模型，如BiLSTM、ConvLSTM、Transformer、時序模型、LGBM等；

• 生成短時流量預測結果；

• 基于驗證數據集對模型效果進行驗證。

中長期交通量與收入預測

基于歷史交通量、經濟發展、區域規劃和項目基礎條件，選擇適配的時間序列、機器學習或組合模型，預測未來交通量及通行費收入，并支持按項目、業主、路段和月份拆分。

• 輸入項目路段、預測時間等基礎信息；

• 判斷預測基礎年數據的特征；

• 選擇合適的預測模型；

• 生成未來通行費收入預測結果；

• 根據實際情況進行預測結果調整，支持分月、分路段。

模型驗證與人工校準

輸入項目路段、預測時間和衍生特征，判斷預測基礎年數據特征，選擇合適模型并生成結果；基于驗證數據集檢查模型效果，允許結合實際重大事件、政策變化和運營條件進行人工復核與調整。

應用邊界

預測結果是投資、運營和財務分析的輔助依據，不替代正式可研、審查、定價或財務決策。模型精度依賴數據連續性、口徑一致性和事件變量完整程度。