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雷达卡
MATLAB
实现基于
FFT-LSTM
快速傅里叶变换（
FFT）结合长短期记忆网络（
LSTM
）进行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快，城市交通压力日益严峻，交通流量的时空波动特性逐渐显现，对城市管理者提出了更高的智慧管理需求。交通流量作为交通系统运行状态的重要参数，其准确预测对于实现城市道路资源优化配置、缓解交通拥堵、提升出行效率以及交通安全具有举足轻重的作用。传统的交通流量预测方法主要依赖于时间序列分析、统计模型等方式，虽然具备一定的理论基础和实际应用价值，但在处理复杂的非线性、多尺度和高频波动的交通流数据时往往力不从心。现代交通流量受众多因素影响，包括道路结构、气象条件、出行习惯、突发事件等，这些因素使得交通流量表现出强烈的动态性和不确定性。传统模型在特征提取和非线性建模方面存在明显不足，难以全面刻画交通流量变化规律。
在数据驱动与智能交通飞速发展的今天，人工智能、深度学习等技术的不断突破为交通流量预测带来了全新的机遇。长短期记忆神经网络（L ...
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