精细化短时交通流预测是保证智能交通系统（ITS）合理决策的前提。为了建立无人驾驶汽车换道模型、预测车辆轨迹、引导车辆出行，及时为每条车道预测车流量成为亟须解决的问题，然而精细化短时交通流预测面临着以下挑战：一是交通流数据日益多元化，传统预测方法难以满足ITS高精度、短时延的要求；二是为每条车道训练预测模型会造成大量的资源浪费。针对以上问题，提出利用卷积-门控循环单元（Conv-GRU）结合灰色关联度分析法（GRA）建立精细化短时交通流预测模型预测车道流量。考虑到深度学习训练时间长、推理时间相对较短的特点，提出云-雾部署方案；同时，为避免为每条车道训练预测模型，在云-雾部署方案的基础上提出了模型迁移部署方案，该方案仅需训练部分车道的预测模型，然后通过GRA将训练好的预测模型迁移部署到关联车道进行预测。对真实交通流数据集进行大量对比实验的结果表明：与传统深度学习预测方法相比，所提模型拥有更精准的预测性能，与卷积-长短期记忆（Conv-LSTM）网络相比在提高精度的基础上运行时间更短，且能在保证高精度预测的情况下实现模型迁移，比训练每条车道的预测模型节省了约49%的训练时间。
