MATLAB
实现基于
WT-STGCN
小波变换（
WT）结合时空图卷积网络（
STGCN
）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，全球范围内的交通运输网络变得日益复杂与庞大。人口密度的上升、城市空间结构的扩展，以及经济活动的多样化推动着交通需求的持续增长。与此同时，交通拥堵、资源浪费、环境污染等一系列问题日益突出，极大影响了城市的可持续发展和居民的生活质量。传统的交通流量预测方法，如基于历史均值、ARIMA模型、卡尔曼滤波等，在面对交通网络的高非线性、强时空相关性和突发性变化时，表现出较大的局限性。这主要体现在模型对交通系统的动态演化机制缺乏深入刻画，难以精准捕捉交通流的时空依赖关系，导致预测准确率和泛化能力不足。
现代城市交通系统作为一个高度复杂的动态系统，具有多尺度、多层次、强耦合等特征。交通流的变化不仅受制于时序演化规律，还受到空间拓扑结构的显著影响。相邻路段的交通状态往往存在显著的相关性，而远距离路段也可能通过特殊的网络结构产生影响。此外， ...