Matlab
实现基于
EMD-Transformer
多变量交通流量时空预测的详细项目实例
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随着城市化进程的加速与交通量的增长，交通管理和控制变得尤为重要。交通流量预测是智能交通系统（ITS）中的一个关键技术，旨在提前预测交通流量的变化趋势，以便优化交通信号、减少拥堵、提高道路资源的使用效率。然而，交通流量的时空特性表现出较强的复杂性，受到许多因素的影响，如天气、道路设施、交通事件和驾驶行为等，这使得交通流量的预测任务充满挑战。
传统的交通流量预测方法通常依赖于时间序列模型，如ARIMA、LSTM（长短期记忆网络）等，虽然这些方法在某些情况下有效，但它们难以捕捉到交通流量的空间特性。随着多变量交通流量数据的增加，传统模型面临着性能瓶颈。为了克服这些问题，近年来，结合深度学习的交通流量预测方法逐渐成为研究热点。尤其是EMD（经验模态分解）和Transformer模型的结合，为时空预测提供了新的解决方案。
EMD算法能够有效地将复杂的信号分解成不同的本征模态函数（IMF）， ...