MATLAB
实现基于
WT-RF
小波变换（
WT）结合随机森林（
RF）进行交通流量预测的详细项目实例
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随着城市化进程的不断加快和交通运输网络的日益复杂，城市交通流量预测已成为智能交通系统（ITS）领域的重要课题。精确的交通流量预测不仅是城市交通调度与管理的基础，也是智慧城市建设和可持续交通发展的关键环节。在当今社会，城市交通系统面临着交通拥堵、道路安全隐患、环境污染等一系列挑战，传统的交通管理模式已无法满足日益增长的出行需求。因此，依托先进的数据挖掘与智能算法实现高精度的交通流量预测，对城市运行效率和居民出行体验的提升具有深远意义。
交通流量预测的核心在于利用历史交通数据、道路拓扑结构、气象信息等多维度数据，建立数学模型，对未来时刻的交通流量进行预测。传统的统计学方法，如时间序列分析（ARIMA、卡尔曼滤波等）和回归分析，虽然能够描述一定的交通流量变化规律，但在面对交通流量的非线性、非平稳和多尺度变化等复杂特性时，往往难以取得令人满意的预测效果。近年来，随着计算能力 ...