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雷达卡
MATLAB
实现基于高斯混合模型（
GMM）进行交通流量预测的详细项目实例
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伴随着城市化进程的不断加快，城市道路交通网络愈发复杂，车辆保有量持续攀升，交通拥堵现象愈发突出。交通流量的精准预测成为城市智能交通系统（ITS）建设的重要基础与核心环节。准确地预测交通流量有助于科学引导交通出行、优化信号灯配时、提升路网运行效率，乃至支撑城市绿色交通管理和环境保护。在现代城市管理体系中，交通流量预测已经由传统的线性模型逐步过渡到多元化、智能化、数据驱动的建模阶段。尤其是在大数据和人工智能飞速发展的背景下，如何高效处理并挖掘海量、多维交通流数据，提升预测精度，已成为业界与学界关注的焦点。
在交通流量预测任务中，数据的多样性和复杂性使得建模工作极具挑战。一方面，交通流量随时间、空间、气候等多因素高度动态变化，存在明显的非线性特征。另一方面，道路突发事件、假日、恶劣天气等外部扰动会导致交通流出现突变，进而加大预测的不确定性。面对这些复杂的现实场景，单一模型难以捕捉数据的全部特性，因此亟 ...
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