目录
MATLAB实现基于EMD-XGB经验模态分解（EMD）结合极端梯度提升（XGB）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
精准短时预测 2
稳健应对非平稳 2
可解释与可运营 2
工程可用与易集成 2
不确定性度量 3
多站点与可扩展 3
成本与收益平衡 3
项目挑战及解决方案 3
非平稳与多尺度耦合 3
缺失与异常密度高 3
过拟合与时序泄露 3
环境异构与依赖管理 4
不确定性与运维需求 4
项目模型架构 4
数据工程与窗口化 4
自适应分解器（EMD） 4
分量级回归器（XGB/LSBoost） 4
特征选择与正则手段 5
预测重构与区间估计 5
可视化与评估 5
项目模型描述及代码示例 5
窗口化与时间特征 5
EMD兼容实现 6
XGB与兼容训练器 7
分量级集成 8
推理与重构 8
区间估计 9
特征重要度筛选 9
项目应用领域 10
城市信号配时优化 10
导航诱导与分流策略 10
事件应急与容量管理 10
公共交通与枢纽调度 10
策略评估与仿真回放 10
项目特点与创新 11
分量级“分而治之” 11
自适应与无基函数偏置 11
兼容路线与环境自检 11
多重正则与早停 11
不确定性与运营友好 11
可解释性视角 11
GUI与自动化评估 12
项目应该注意事项 12
时序切分与泄露防控 12
缺失异常处理的稳健性 12
特征与维度管理 12
区间估计与阈值联动 12
环境迁移与依赖升级 12
项目模型算法流程图 13
项目数据生成具体代码实现 13
项目目录结构设计及各模块功能说明 14
项目目录结构设计 14
各模块功能说明 14
项目部署与应用 15
系统架构设计 15
部署平台与环境准备 15
模型加载与优化 15
实时数据流处理 15
可视化与用户界面 15
GPU加速与推理 16
系统监控与自动化管理 16
CI/CD与业务集成 16
项目未来改进方向 16
融合图时空信息 16
自适应分解与参数学习 16
不确定性建模增强 16
事件检测与策略联动 17
项目总结与结论 17
程序设计思路和具体代码实现 17
第一阶段：环境准备 17
清空环境变量 17
第二阶段：数据准备 19
数据导入和导出功能 19
文本处理与数据窗口化 20
数据处理功能（填补缺失值和异常值的检测和处理功能） 21
数据分析（平滑异常数据、归一化和标准化等） 21
特征提取与序列创建 22
划分训练集和测试集 23
参数设置 23
第三阶段：算法设计和模型构建及参数调整 23
算法设计和模型构建 23
优化超参数 26
防止过拟合与超参数调整 27
第四阶段：模型训练与预测 28
设定训练选项 28
模型训练 29
用训练好的模型进行预测 29
保存预测结果与置信区间 30
第五阶段：模型性能评估 30
多指标评估（MSE、VaR、ES、R2、MAE、MAPE、MBE等） 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 31
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 32
完整代码整合封装 38
城市路网在高密度通勤、节假日错峰与突发事件冲击下呈现强非线性、非平稳与多尺度耦合特征。单一模型难以在噪声、短周期扰动与长周期趋势之间兼顾精度与稳健。经验模态分解（EMD）能够把原始交通序列自适应拆解为若干固有模态函数（IMF）与残差项，各分量分别承载不同时间尺度的波动；极端梯度提升（XGBoost，简称XGB）在处理高维异质特征与非线性关系方面具备强表达力、可解释的重要度与高效并行优势。两者结合形成“分而治之”的方案：先用EMD把复杂时序按频带拆解，随后针对每个分量独立建模并在末端进行加和重构，从而显著降低单模型在多尺度环境下的拟合难度。交通流量业务侧还面临数据源多样、采样间隔不一致、缺失与异常点频繁、事件触发的非平稳突变、站点之间空间耦合等现实问题。为应对这些挑战，本项目在数据工程阶段纳入缺失填补、异常修正、稳健尺度化与时间特征工程，在模型阶段引入时间顺序交叉验证、特征选择与早停策略，并给出区间估计以刻画预测不确定性。系统层面设计完成端到端组件：数 ...