MATLAB
实现基于
WT-GRU
小波变换（
WT）结合门控循环单元（
GRU）进行交通流量预测的详细项目实例
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城市交通系统因出行需求的周期性、突发事件的不确定性以及传感器采集的噪声，呈现出显著的非线性、非平稳与多尺度特征。交通流量预测作为智能交通的核心环节，既要捕捉分钟级的短期波动，又要兼顾日内、周内乃至节假日的周期模式，同时还要对天气、事故、施工等外生因素保持敏感。传统统计模型擅长刻画线性相关，但面对多尺度非线性扰动时往往力不从心；单纯的深度网络虽然具备强大的表示能力，却容易把不同时间尺度的信息“混叠”，导致学习目标不聚焦、训练不稳定、泛化欠佳。小波变换（Wavelet Transform, WT）提供了一条自然的思路：把原始时间序列按尺度分解成若干近似与细节子带，使得长周期趋势与高频扰动在时间—频率平面上被“解耦”，网络只需在更“干净”的尺度空间内学习映射关系。门控循环单元（GRU）作为序列建模的主力结构，以较少参数实现对长期依赖的有效记忆，避免梯度消失，兼顾效 ...