MATLAB
实现基于
WT-DCRNN
小波变换（
WT）结合扩散卷积循环网络（
DCRNN
）进行交通流量预测的详细项目实例
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随着城市化进程的不断推进，城市交通流量的急剧增长已经成为全球各大城市亟待解决的重要问题。现代城市的道路网络愈加复杂，车辆数量持续上升，导致道路拥堵、交通事故频发以及环境污染等问题日益突出。如何有效地预测交通流量，合理分配交通资源，提高交通系统的运行效率，成为交通管理与智能交通领域研究的核心议题。传统的交通流量预测方法，如基于历史平均、时序统计以及简单的机器学习模型，虽然在一定程度上缓解了交通压力，但在面对交通数据的非线性、时变性、空间相关性等复杂特征时，准确性和鲁棒性受到极大限制。
近年来，深度学习技术的快速发展为交通流量预测提供了新的思路。尤其是在大数据和高性能计算的推动下，深度神经网络、循环神经网络以及图神经网络等新型模型在交通预测领域展现出强大的建模能力。通过结合多维度、多时空特征，这些模型能够更加深入地挖掘交通流量变化的内在规律。然而， ...