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MATLAB实现基于WT-GRU小波变换（WT）结合门控循环单元（GRU）进行交通流量预测的详细项目实例 4
项目背景介绍 4
项目目标与意义 5
提升短中期预测精度 5
增强模型的可解释性 5
适配多源异构数据 5
控制训练与推理成本 5
面向业务的鲁棒性 5
降低维护与升级难度 6
支撑精细化决策闭环 6
项目挑战及解决方案 6
非平稳与分布漂移 6
多源时间对齐 6
子带维度膨胀 6
异常值与传感器漂移 6
评价与选择偏差 7
部署资源限制 7
项目模型架构 7
数据接入与统一时间轴 7
多分辨率WT特征工程 7
窗口化与监督样本构建 7
GRU建模与正则化 8
训练策略与超参数 8
推理与后处理 8
解释与可视化 8
项目模型描述及代码示例 8
环境与核心参数 8
数据读取与窗口化函数 9
MODWT多尺度特征构建 9
标准化、集划分与特征清单 10
GRU网络搭建 10
模型训练 11
预测与评估 11
项目应用领域 12
城市信号配时与诱导 12
公共交通与专用道管理 12
物流与网约车运力前置 12
事件管理与应急指挥 12
收费策略与碳排放评估 12
项目特点与创新 13
多分辨率先验与深度序列融合 13
端到端可配置的特征管线 13
面向极端情境的稳健性设计 13
轻量化推理与边缘适配 13
可解释的尺度贡献度 13
灵活的多任务扩展 13
统一评估与监控框架 13
与外部知识的弱监督融合 14
项目应该注意事项 14
数据质量与时间一致性 14
子带数量与维度控制 14
异常点与极端天气处理 14
训练稳定性与早停策略 14
部署安全与资源治理 14
项目模型算法流程图 15
项目数据生成具体代码实现 15
项目目录结构设计及各模块功能说明 16
项目目录结构设计 16
各模块功能说明 17
项目部署与应用 17
系统架构设计 17
部署平台与环境准备 17
模型加载与优化 17
实时数据流处理 17
可视化与用户界面 18
GPU/TPU加速推理 18
系统监控与自动化管理 18
自动化CI/CD与API集成 18
项目未来改进方向 18
多站点联合建模与图结构引入 18
生成式数据增强与领域自适应 18
多目标协同优化与策略内生 19
隐私保护与可信计算 19
知识驱动与规则融合 19
项目总结与结论 19
程序设计思路和具体代码实现 20
第一阶段：环境准备 20
清空环境变量 20
关闭报警信息 20
关闭开启的图窗 20
清空变量 20
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并尝试安装 21
配置GPU加速 22
第二阶段：数据准备 22
数据导入和导出功能 22
文本处理与数据窗口化 23
数据处理功能（缺失值与异常值） 23
数据分析（平滑、归一化、标准化） 24
特征提取与序列创建 24
划分训练集和测试集 25
参数设置 25
第三阶段：算法设计和模型构建及参数调整 25
算法设计和模型构建 25
优化超参数（Bayesian Optimization 与回退网格） 26
防止过拟合与超参数调整（选择三种：数据增强与噪声注入、集成学习、早停） 27
第四阶段：模型训练与预测 27
设定训练选项 27
模型训练（含数据增强与集成） 27
用训练好的模型进行预测（集成平均与置信区间） 28
保存预测结果与置信区间 29
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 31
完整代码整合封装 38
城市交通系统因出行需求的周期性、突发事件的不确定性以及传感器采集的噪声，呈现出显著的非线性、非平稳与多尺度特征。交通流量预测作为智能交通的核心环节，既要捕捉分钟级的短期波动，又要兼顾日内、周内乃至节假日的周期模式，同时还要对天气、事故、施工等外生因素保持敏感。传统统计模型擅长刻画线性相关，但面对多尺度非线性扰动时往往力不从心；单纯的深度网络虽然具备强大的表示能力，却容易把不同时间尺度的信息“混叠”，导致学习目标不聚焦、训练不稳定、泛化欠佳。小波变换（Wavelet Transform, WT）提供了一条自然的思路：把原始时间序列按尺度分解成若干近似与细节子带，使得长周期趋势与高频扰动在时间—频率平面上被“解耦”，网络只需在更“干净”的尺度空间内学习映射关系。门控循环单元（GRU）作为序列建模的主力结构，以较少参数实现对长期依赖的有效记忆，避免梯度消失，兼顾效率与精度。把WT与GRU结合，一方面利用WT进行多分辨率分析以增强特征表达，另一方面利用GRU在子带或 ...
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