MATLAB
实现基于支持向量机（
SVM）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）
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随着全球城市化进程的不断加快，交通运输系统面临着前所未有的压力。城市人口数量持续攀升，居民出行频率显著增加，促使道路交通流量日益复杂。交通拥堵、环境污染、能源消耗等问题日益突出，直接影响到城市运行效率和居民生活质量。科学合理地预测交通流量，已成为智能交通系统（ITS, Intelligent Transportation System）建设中的核心环节。准确的交通流量预测不仅有助于提升道路通行效率，还能为城市交通管理、信号灯控制、突发事件响应、城市规划决策等提供重要依据。
传统交通流量预测方法以统计学模型为主，如自回归移动平均（ARMA）、卡尔曼滤波等方法，但由于其对数据的线性假设，难以适应交通流量序列中的非线性、突变和时变等复杂特性。近年来，人工智能技术飞速发展，尤其是机器学习方法 ...