MATLAB
实现基于
WT-CAT
小波变换（
WT）结合类别提升（
CAT）进行交通流量预测的详细项目实例
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交通流量预测作为智能交通系统（ITS）核心内容之一，近年来受到广泛关注。随着城市化进程的加快和城市人口的持续增长，城市交通网络变得愈发复杂，交通流量呈现出明显的非线性、时变性和多尺度特征。如何准确高效地预测交通流量，成为缓解交通拥堵、优化信号配时、提升道路通行效率和加强城市智能化管理的重要环节。交通流量的动态性和不确定性源于多种复杂因素，包括气象条件、社会活动、节假日效应、突发事件以及交通设施自身的运行状态，这使得交通流量预测充满挑战。传统统计方法如ARIMA、卡尔曼滤波等，由于其对数据线性关系的强依赖，难以捕捉交通流量中深层次的非线性与时序特征。随着人工智能与大数据技术的不断发展，基于深度学习和机器学习的预测方法逐渐成为研究热点。然而，单一算法往往难以兼顾数据的多尺度特征与非线性动态性。小波变换（WT）因其能够对信号进行多尺度分 ...