Prometni tok je gibanje motornih vozil na cestni mreži in je kot tak spremenljiv, dinamičen in kompleksen sistem, ki je nelinearen in nepredvidljiv. Pojav zgostitve prometnega toka v cestnem prometu ocenjujemo, ko se prometna obremenitev na določenem odseku prometnice in v določenem časovnem obdobju približa ali prekorači kapaciteto cestne infrastrukture, zato je pod določenimi pogoji mogoče opaziti, v zgostitvi prometnega toka, kaotične parametre. Pregled literature o prometnem toku in povezavi z kaosom nakazuje, da ima tema veliko teoretično in praktično vrednost. Raziskane metode za identifikacijo kaosa v prometnem toku so pokazale omejitve do sedaj uporabljanih metod, hkrati pa nakazale usmeritve za možnost izboljšave identifikacije kaotičnih parametrov v prometnem toku. Predlagana nova metoda kratkoročnega napovedovanja zgostitev v prometnem toku uporablja frekvenčno Wigner-Villerjevo porazdelitev, ki omogoča prikaz kaotičnega atraktorja brez uporabe rekonstrukcije faznega prostora, s tem je mogoče skrajšati čas izračuna napovedi zgostitve prometnega toka in zmanjšati število uporabljenih časovnih vrst. Rezultati eksperimentalnega dela naloge prikazujejo verodostojnost modela identifikacije kaosa in napovedovanja zgostitev v prometnem toku, s primerjavo dobljenih rezultatov kaotične nevronske mreže in usmerjene nevronske mreže, se pokaže da z izpuščenim korakom rekonstrukcije faznega prostora dobimo natančnejšo kratkoročno napoved. Na osnovi dobljenih rezultatov je mogoče sklepati, da je nov model kratkoročnega napovedovanja zgostitev prometnega toka zanesljiv, natančen, verodostojen in veljaven.
