摘要
长江上游重庆至宜昌段是我国内河航运的重要组成部分，船舶交通流量预测对保障航运安全、提高航运效率、促进区域经济发展具有重要意义。
本文首先阐述了船舶交通流量预测的相关概念，包括其定义、意义、预测方法分类等。
其次，回顾了国内外学者在长江上游船舶交通流量预测领域的研究历程，重点梳理了时间序列分析、回归分析、机器学习等主要研究方法，并对各种方法的优缺点进行了比较分析。
最后，对长江上游船舶交通流量预测未来的研究方向进行了展望，包括提高预测精度、加强多源数据融合、关注智能化预测模型等方面。
关键词：船舶交通流量预测；长江上游；时间序列分析；回归分析；机器学习
船舶交通流量是指在一定时间内，经过某一水域或航道横截面的船舶数量，是衡量水路运输繁忙程度的重要指标。
准确预测船舶交通流量对于保障航运安全、提高航运效率、优化港口资源配置、促进区域经济发展具有重要意义。
船舶交通流量预测是指利用历史数据和相关影响因素，对未来一段时间内的船舶交通流量进行定量或定性估计。
预测方法主要分为三大类：
1.定性预测方法：主要依靠专家经验和主观判断进行预测，例如德尔菲法、头脑风暴法等。
2.定量预测方法：以数学模型为基础，利用历史数据进行统计分析和预测，例如时间序列分析、回归分析等。
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