MATLAB
实现基于主成分分析（
PCA）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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交通流量预测在现代城市交通管理和智慧城市建设中发挥着至关重要的作用。随着城市化进程的不断加快和机动车保有量的持续增长，城市交通压力愈发突出。交通拥堵、交通事故、环境污染等问题逐渐成为制约城市发展的主要因素之一。准确、科学地预测交通流量，不仅能为交通调度和管理部门提供决策支持，还能提升城市道路资源的利用率，改善居民出行体验。与此同时，随着智能交通系统（ITS）的逐步推广和大数据技术的发展，交通流量预测方法日趋智能化、自动化和精细化。
在实际应用中，交通流量数据通常具有高维度、多源性和强相关性。道路传感器、摄像头、移动互联网设备等多种数据采集方式，使得交通数据量日益庞大且复杂。高维数据的直接建模存在着数据冗余、噪声干扰和计算效率低下等难题。因此，如何高效提取交通流量数据的核心特征，提升预 ...