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雷达卡
MATLAB
实现基于
LightGBM+BO-Transformer-GRU
多变量回归交通流量预测的详细项目实例
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交通流量预测是城市交通管理和智能交通系统（ITS）中的一个关键任务，它可以帮助政府和企业更好地优化交通基础设施，减少交通拥堵，提高运输效率。随着城市化进程的加快和交通需求的增加，交通流量预测变得愈发重要。为了应对复杂的交通流量模式，传统的预测方法逐渐暴露出其局限性，尤其是在处理大规模、动态变化的数据时。近年来，基于机器学习和深度学习的预测方法逐渐成为研究的热点。特别是LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）和基于深
度学习的模型，如Transformer和GRU（Gated Recurrent Unit），在交通流量预测中展示了出色的性能。
LightGBM作为一种高效的梯度提升算法，具有处理大规模数据集、加速训练过程以及高精度的优势。Transformer是一种基于自注意力机制（self-attention）的大 ...
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