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雷达卡
MATLAB
实现基于
LightGBM+BO-Transformer-LSTM
多变量回归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速，交通流量管理与预测逐渐成为城市智能交通系统中的核心问题之一。传统的交通流量预测方法主要依赖于基于历史数据的回归分析和时间序列分析，然而，这些方法在处理多变量、高维度、大规模数据时表现出的效果并不理想。交通流量不仅受到道路状况、气候变化、节假日效应、交通事故等多方面因素的影响，还呈现出强烈的非线性、时序性和空间相关性。因此，如何结合这些复杂因素进行准确的流量预测，成为了一个亟待解决的难题。
近年来，随着机器学习和深度学习的迅猛发展，基于数据驱动的方法逐渐成为交通流量预测领域的主流。LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）作为一种高效的梯度提升树（GBDT）模型，已被广泛应用于大规模数据的回归任务中，而LSTM（Long Short-Term Memory）网络则在处理时序数据方面展现出强大 ...
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