城市道路是城市的基本组成框架，道路路网联系着人、车、路方方面面的信息沟通，支撑着城市的各方面的发展。但是，由于伴随着城市化的进程和大城市经济的快速进步和发展，多种的道路交通安全问题影响着了人们的日常生活和交通出行的效率。为了有效的实现城市道路的交通管理与控制，需要采取有效的控制策略来对当前时间段内的交通流量进行疏导与管理，有效缓解道路交通拥堵，减少环境污染。城市道路交通流量预测成为了一项重要的研究内容。本研究提出一种基于马尔科夫的粒子滤波交通流预测方法。
　　首先，本研究以现阶段城市道路为背景，根据采集到的城市道路交通数据进行交通流特性分析，并针对交通流数据预处理，保障原始数据集的有效性。本研究应用小波去噪处理数据，提高实验数据质量的同时减少预测误差。
　　其次，提出了一种基于马尔科夫的粒子滤波交通流预测模型。针对马尔科夫交通流量预测模型的不足，以及交通流量随机性、波动性的特点，提出基于马尔科夫粒子滤波交通流预测模型。一方面，将对交通流量预处理后的样本数据应用于马尔科夫模型中预测未来交通流量，能够较好的描述交通流量的变化趋势;另一方面，针对该预测结果精度的不足以及对非线性预测不稳定的缺点，引用粒子滤波算法，将预测结果以及权值进行不断更新，以及样本重选样过程，经过多次迭代，使样本粒子更加趋近真实值范围，实现预测。
　　最后，根据基于马尔科夫的粒子滤波交通流预测方法对交通流进行不同时间间隔和不同预测时段的交通流预测精准度研究分析。通过实例分析验证该模型的精准性和有效性。从而能够实现通过及时有效的交通流量预测为未来交通管理与控制提供有效数据依据，进而提升了城市交通的管控效率。