MATLAB
实现基于
WT-TCN
小波变换（
WT）结合时序卷积网络（
TCN）进行交通流量预测的详细项目实例
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城市道路网络正在经历从“静态设计”向“数据驱动与智能优化”的深度转型。随处可见的感知设备——地磁、线圈、微波雷达、视频检测与车联网终端——源源不断地产生高频、时序性强且噪声复杂的交通数据。传统统计模型在短期预测上具备一定可解释性，却难以在非线性、非平稳与多尺度扰动并存的场景中稳定发挥；深度学习模型在表达能力方面具有优势，但若直接学习混合频段的原始序列，往往会受到噪声、突发事件与日周期、周周期等多重节律的干扰，导致训练收敛缓慢或泛化不足。为了兼顾可分解性与强表征能力，基于小波变换（Wavelet Transform, WT）与时序卷积网络（Temporal Convolutional Network, TCN）的组合应运而生。WT能够在时—频两域提供精细的局部化分析，将交通流量序列分解为多尺度子带，使周期性与突发成分得以分离；TCN依靠空洞因果卷积与残差结构， ...