目录
MATLAB实现基于WT-BiLSTM小波变换（WT）结合双向长短期记忆（BiLSTM）进行交通流量预测的详细项目实例 1
项目背景介绍 1
项目目标与意义 2
提升短时预测精度与稳定性 2
增强多尺度可解释性与诊断能力 2
支撑跨场景迁移与扩展 2
融合外生因素以提升鲁棒性 2
强化工程可落地与维护效率 3
面向精细化交通治理的决策支持 3
项目挑战及解决方案 3
数据噪声与缺测 3
非平稳与分布漂移 3
多源特征融合 3
过拟合与泛化能力 4
实时性与延迟约束 4
可维护性与可观测性 4
项目模型架构 4
数据层与特征工程 4
小波分解与重构通道 4
BiLSTM时序编码器 5
融合与解码头 5
损失函数与训练策略 5
评估与可视化 5
在线推理与滚动更新 5
项目模型描述及代码示例 6
数据导入、标准化与窗口构建 6
小波分解与成分堆叠 7
构建BiLSTM网络结构 7
训练选项与早停 8
多步预测与逆标准化 8
评估指标计算与误差分析 9
可视化与小波层贡献剖析 9
导出模型与推理函数 10
项目应用领域 10
城市信号控制与走廊优化 10
诱导发布与信息服务 10
运营监测与异常告警 11
规划评估与政策仿真 11
跨域融合与多源数据协同 11
项目特点与创新 11
时频解耦与深度重构的协同范式 11
多尺度加权与可学习融合 11
轻量化双向结构与共享参数 12
外生变量的门控注入 12
工程可观测与A/B验证友好 12
适配多种采样尺度与目标类型 12
面向持续学习的结构设计 12
项目应该注意事项 12
数据对齐与时间栅格统一 12
异常处理与稳健归一化 13
分解层数与窗口长度选择 13
防止信息泄漏与交叉验证设计 13
上线延迟与资源评估 13
项目模型算法流程图 13
项目数据生成具体代码实现 14
项目目录结构设计及各模块功能说明 16
项目目录结构设计 16
各模块功能说明 16
项目部署与应用 17
系统架构设计 17
部署平台与环境准备 17
模型加载与优化 17
实时数据流处理 18
可视化与用户界面 18
GPU/TPU加速与自动伸缩 18
系统监控与自动化管理 18
CI/CD与API集成 18
项目未来改进方向 18
融合图神经网络与空间关联 18
不确定性量化与风险感知 19
自适应分解与可学习小波 19
联邦学习与隐私保护 19
项目总结与结论 19
程序设计思路和具体代码实现 20
第一阶段：环境准备 20
清空环境变量 20
关闭报警信息 20
关闭开启的图窗 20
清空变量 20
清空命令行 21
检查环境所需的工具箱 21
检查环境是否支持所需的工具箱，若没有安装所需的工具箱则安装所需的工具箱。 21
配置GPU加速 22
第二阶段：数据准备 22
数据导入和导出功能 22
文本处理与数据窗口化 23
数据处理功能 23
数据处理功能（填补缺失值和异常值的检测和处理功能） 24
数据分析 24
数据分析（平滑异常数据、归一化和标准化等） 24
特征提取与序列创建 25
划分训练集和测试集 25
参数设置 25
第三阶段：算法设计和模型构建及参数调整 25
算法设计和模型构建 25
优化超参数 26
防止过拟合与超参数调整（采用：交叉验证、数据扩增与噪声注入、早停） 27
第四阶段：模型训练与预测 28
设定训练选项 28
模型训练 28
用训练好的模型进行预测 29
保存预测结果与置信区间 29
第五阶段：模型性能评估 30
多指标评估（MSE、VaR、ES、R2、MAE、MAPE、MBE） 30
设计绘制训练、验证和测试阶段的实际值与预测值对比图 30
设计绘制误差热图 31
设计绘制残差分布图 31
设计绘制预测性能指标柱状图 31
第六阶段：精美GUI界面 31
支撑函数（脚本末尾放置） 35
完整代码整合封装 38
交通流量预测正逐步成为城市智能交通系统中的核心能力之一。高峰拥堵、突发事件与不确定天气叠加，造成路网状态在短时间内迅速波动，传统线性或单向时间序列方法往往难以刻画这种多尺度、非线性、强噪声并存的动态特征。小波变换（Wavelet Transform, WT）能够在时频域上同时表征信号，把长期趋势与短期震荡分离，从而在城市路况这种“多频叠加”的场景下展现出天然优势。另一方面，双向长短期记忆网络（Bidirectional LSTM, BiLSTM）通过同时建模时间序列的“前后”依赖，能在预测当前路段流量时充分吸收前后相邻片段的上下文信息，提升特征表达的完整性。将小波分解得到的各频段子序列交给深度序列模型学习，再把各子模型的输出重构为最终预测，形成“WT-BiLSTM”的协同范式，既能降噪、去混叠，又能捕获复杂非线性依赖，从而显著提升短时与中短期交通流量预测的稳定性与精度。
在真实路网中，流量受多重因素影响：日内出行规律（早晚高峰）导致强烈的日周 ...