MATLAB
实现基于
K-近邻算法（
KNN）进行交通流量预测的详细项目实例
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GUI设计和代码详解）
城市化进程的加快与机动车数量的持续增长，导致城市交通系统承载压力日益增大，交通拥堵问题日益突出，已成为制约城市经济和社会高效运转的主要瓶颈。交通流量的变化受多种因素影响，包括道路结构、天气状况、时间段、交通信号控制策略等，因此其本质具有强烈的时空相关性和高度的动态不确定性。精准、实时地对交通流量进行预测，对于交通管理部门科学调度资源、缓解交通压力、优化道路网络运行效率、提升城市运行水平具有重要现实意义。
伴随智能交通系统（ITS）的不断发展，大量交通监测设备如地感线圈、视频监控、GPS等在城市道路上广泛部署，使得交通流量数据的获取愈发便捷和高效。如何充分挖掘这些数据，构建高效的预测模型，成为当前智能交通领域的核心技术难题之一。传统的交通流量预测方法，如基于物理建模的微观或宏观交通流模型，往往对模型假设有较高依赖，难以充分反映交通系统的复杂性和突发性。而基于数据驱动的机器学习方法，能够充分利用历 ...