MATLAB
实现基于深度确定性策略梯度（
DDPG
）进行交通流量预测的详细项目实例
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交通流量预测一直是现代智能交通系统研究的重要课题。随着城市化进程加快，道路交通压力骤增，交通网络结构变得愈发复杂，准确的流量预测成为交通管理与控制、缓解拥堵、提升交通效率和保障出行安全的基础。传统的统计方法，如自回归移动平均模型（ARMA）、支持向量回归（SVR）等，在早期交通预测应用中取得了一定效果，但当面对非线性、时空相关性强、动态性极高的现实交通系统时，这些模型表现出明显的局限性，难以捕捉复杂的交通特征和变化趋势。
人工智能的发展尤其是深度学习技术的兴起，为交通流量预测带来了全新机遇。神经网络类模型如长短期记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）和图神经网络（GNN）等，能够从大量历史交通数据中自动学习关键特征，具备更强泛化能力。然而，深度学习模型通常依赖大量有标签数据，且对数据噪声敏感，难以直接处理实时决策和反馈。
在此背景下，强化学习特别是 ...