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雷达卡
MATLAB
实现基于
WT-TGCN
小波变换（
WT）结合时序图卷积网络（
TGCN
）进行交通流量预测的详细项目实例
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随着现代城市化进程的加快，城市道路交通压力日益加剧，交通拥堵问题愈发突出。如何有效地预测和调控交通流量，成为智慧交通系统和城市管理者亟需解决的关键难题。在智能交通系统（ITS, Intelligent Transportation System）的推动下，交通流量预测已成为提升道路运行效率、优化信号配时、实现车辆引导以及促进低碳绿色出行的核心技术支撑之一。传统的交通流量预测方法如历史平均法、时间序列分析法和经典的机器学习方法（如SVR、KNN等）虽然在部分场景下取得了一定成效，但其难以充分刻画交通数据所蕴含的时空相关性和复杂非线性特征，往往难以适应多变且复杂的实际路网环境。
随着深度学习技术的蓬勃发展，基于神经网络的预测模型逐渐展现出优越的性能。尤其是在处理具有时序特性和空间结构的数据时，时序建模（如LSTM、GRU）和空间建模（如图卷积网络GCN） ...
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