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MATLAB实现基于WT-LGBM小波变换（WT）结合轻量梯度提升（LGBM）进行交通流量预测的详细项目实例 1
项目背景介绍 1
项目目标与意义 2
提升短时预测精度与稳定性 2
降低工程成本与推理延迟 2
强化可解释性与可治理性 3
兼容多源异构数据 3
支持分层部署与弹性扩展 3
促进交通治理与出行体验优化 3
构建可迁移的技术底座 3
打通数据闭环与运营闭环 3
项目挑战及解决方案 4
非平稳与多尺度波动 4
异构与缺失数据 4
特征泄漏与验证偏差 4
参数选择与过拟合控制 4
工程部署与资源约束 4
可解释性与业务沟通 4
项目模型架构 5
数据采集与时间对齐 5
小波分解与去噪 5
特征工程与时空编码 5
LGBM子模型与集成 5
超参数搜索与时间滚动验证 5
推理流水线与在线更新 6
可解释性与可视化 6
项目模型描述及代码示例 6
数据读取与时间对齐（MATLAB） 6
小波分解与去噪（MATLAB） 6
特征工程与滞后构造（MATLAB） 7
MATLAB调用Python LGBM（安装后可直接桥接） 7
时间滚动交叉验证与早停（MATLAB+Python） 8
预测与多步滚动（MATLAB+Python） 8
解释性与特征重要性（MATLAB+Python） 8
模型持久化与加载（MATLAB+Python） 9
项目应用领域 9
自适应信号控制与相位优化 9
出行诱导与到达时间预估 9
事件响应与资源调度 9
收费站与枢纽容量配置 10
城市物流与公交调度 10
低碳与环保评估 10
项目特点与创新 10
多分辨率–树模型的紧耦合 10
轻量级、CPU友好、低延迟 10
面向异常与突发的鲁棒性 10
可解释性闭环 11
统一而可扩展的特征工程 11
自带风险控制与在线监测 11
与仿真与控制策略的协同 11
贴合产业实际的部署形态 11
项目应该注意事项 11
数据治理与质量控制 11
评估口径与上线门槛 12
特征泄漏与时序因果 12
参数稳定性与再训练策略 12
安全合规与隐私保护 12
项目模型算法流程图 12
项目数据生成具体代码实现 13
项目目录结构设计及各模块功能说明 14
项目目录结构设计 14
各模块功能说明 15
项目部署与应用 15
系统架构设计 15
部署平台与环境准备 15
模型加载与优化 16
实时数据流处理 16
可视化与用户界面 16
GPU/TPU加速推理 16
系统监控与自动化管理 16
自动化CI/CD管道 16
API服务与业务集成 17
项目未来改进方向 17
融合图神经结构的空间依赖 17
自适应小波与数据驱动基 17
因果建模与策略仿真联动 17
强化在线学习与概念漂移应对 17
边缘协同与联邦学习 17
项目总结与结论 18
程序设计思路和具体代码实现 19
第一阶段：环境准备 19
清空环境变量 19
关闭报警信息 19
关闭开启的图窗 19
清空变量 19
清空命令行 20
检查环境所需的工具箱 20
检查环境是否支持所需的工具箱，若没有安装所需的工具箱则安装所需的工具箱。 20
配置GPU加速 20
第二阶段：数据准备 21
数据导入和导出功能 21
文本处理与数据窗口化 21
数据处理功能 22
数据处理功能（填补缺失值和异常值的检测和处理功能） 22
数据分析 22
数据分析（平滑异常数据、归一化和标准化等） 22
特征提取与序列创建 23
划分训练集和测试集 23
参数设置 23
第三阶段：算法设计和模型构建及参数调整 24
算法设计和模型构建 24
优化超参数 25
防止过拟合与超参数调整 26
第四阶段：模型训练与预测 27
设定训练选项 27
模型训练 27
用训练好的模型进行预测 27
保存预测结果与置信区间 28
第五阶段：模型性能评估 29
多指标评估（MSE、VaR、ES、R2、MAE、MAPE、MBE） 29
设计绘制训练、验证和测试阶段的实际值与预测值对比图 29
设计绘制误差热图 30
设计绘制残差分布图 30
设计绘制预测性能指标柱状图 30
第六阶段：精美GUI界面 30
完整代码整合封装 37
城市交通体系正由“感知–分析–决策–执行”的闭环迈向“自适应–预测–协同”的智能阶段。环视干线公路与城市道路网络，车流在通勤高峰、节庆活动、恶劣天气、临时管制、突发事故等多源扰动下呈现强非线性与多尺度波动：分钟级振荡体现信号配时与路口排队的微观影响，小时级与日/周季节性映射群体出行的时序规律，而突发扰动又在短时段内叠加尖峰与缺口。传统基于线性假设与单尺度平稳性前提的方法难以同时兼顾这种“多时间尺度+非线性+非平稳”的复合特征；而深度网络虽具强大拟合力，却往往需要大规模标注与昂贵算力，且可解释性不足、部署门槛较高。为在预测精度、可解释性与工程落地成本之间取得更均衡的解，波形分析与树模型的互补融合成为一条务实路径。
小波变换（Wavelet Transform, WT）擅长对非平稳序列进行多分辨率分解。与传统傅里叶仅提供频域平均特性不同，小波基通过可伸缩与平移，将时间–频率局部化的能量结构显式展开，从而把原始交通流序列拆分为若干“细节子带”（高频）与“近似 ...
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