MATLAB
实现基于
WT-LSTM
小波变换（
WT）结合长短期记忆网络（
LSTM
）进行交通流量预测的详细项目实例
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城市交通系统正处在多源数据与智能计算全面融合的转型期，路网内车辆行为与宏观流量的相互作用呈现出强非线性、强随机性与强时变性。传统的统计模型在短期预测中往往依赖平稳性与线性可分性，对突发事件、节假日效应、气象扰动以及施工封路等造成的多尺度波动难以刻画；同时，单一时间尺度的平滑处理又会淹没对运营决策至关重要的高频细节信息。小波变换（Wavelet Transform，WT）以紧支撑、时频局部化和多分辨率分解见长，能够将交通流量序列拆解为不同频带的近似与细节成分，从而分别去噪、平滑与强化特征；而长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）具备门控记忆机制，能够保留长距离依赖并抑制梯度消失，对交通序列中的周日/周内周期、通勤峰谷、事故滞后效应等具有良好表达力。将WT与LSTM级联，先以WT完成多尺度解耦与自适应去噪，再由LSTM在 ...