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雷达卡
MATLAB
实现基于结合变种残差模型和
Transformer
的城市公路短时交通流预测的详细项目实例
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城市交通流的短期预测对于城市交通管理、交通流优化、交通事故预防等方面有着重要的意义。随着城市化进程的加快，城市交通的拥堵问题日益严重，交通事故频发，给社会和经济带来了巨大的负担。因此，如何有效地预测城市道路的短期交通流量成为了智能交通系统（ITS）中的一个关键研究课题。交通流预测通过对历史交通数据的分析和建模，可以为交通管理者提供合理的决策支持，提升城市交通流的调度效率，减少拥堵，提高道路通行能力。
传统的交通流预测方法主要依赖于统计分析、时间序列分析等方法，虽然这些方法能够为交通预测提供一定的参考，但它们通常难以捕捉交通流变化中的非线性和复杂特征。而随着深度学习技术的快速发展，基于神经网络的模型逐渐成为交通流预测领域的重要研究方向。这些方法通过自动学习历史数据中的时空关系，能够更准确地预测未来的交通流。
在交通流预测中，残差学习（Residual Learning） ...
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