MATLAB
实现基于梯度提升机（
GBDT
）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）
随着现代城市化进程的不断加快，交通流量的预测已成为智慧交通体系中的核心环节。城市交通网络的复杂性与动态性极大地增加了交通管理的难度，频繁发生的交通拥堵、交通事故与环境污染等问题严重影响着居民的出行效率和生活质量。在城市交通管理部门及相关企业的大力推动下，智能交通系统的建设已经步入了数据驱动与人工智能深度融合的新阶段。为了实现对交通流的精准预测，需要充分挖掘和利用多源交通数据，提升模型对交通流时空变化规律的感知能力。
交通流量预测不仅关乎城市道路的规划与设计，更直接影响到信号灯控制、公交调度、应急指挥等诸多实际业务场景。准确的交通流量预测有助于优化交通资源配置，提升道路通行能力，缓解城市交通压力，实现绿色出行目标。传统的交通流预测方法以线性回归、时间序列模型为主，虽然在部分场景下能够实现较为理想的效果，但面对复杂非线性、多维交互特征的城市交通系统时，表现出明显的局限性。近年来，随着机器学习与数据 ...