MATLAB
实现基于
EMD-LSTM
经验模态分解（
EMD）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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随着城市化进程的不断加快，城市交通系统正面临着前所未有的压力，交通流量的科学预测已成为智慧交通管理中的核心环节。城市交通流量的精确预测不仅能够为交通信号控制、流量分配和道路规划提供有力的数据支撑，更对减少交通拥堵、降低碳排放、提升市民出行体验具有重要意义。传统的交通流量预测方法多依赖于物理模型或统计模型，这些方法往往建立在理想假设之上，难以全面考虑交通系统的非线性、非平稳性和多尺度异质特征，导致预测精度和适应性面临一定的瓶颈。
随着大数据技术与人工智能技术的深度融合，基于数据驱动的预测方法成为主流。具体到交通流量的时序特征，单一的深度学习模型虽然能够从大量的交通数据中自动提取复杂的时序特征，但在面对交通数据中不可避免的多尺度、带噪声、突变及周期性等复杂成分时，模型的泛化能力和预测精度仍有较大提升空间。经验模态分解 ...