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雷达卡
MATLAB
实现基于
EMD-XGB
经验模态分解（
EMD）结合极端梯度提升（
XGB）进行交通流量预测的详细项目实例
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城市路网在高密度通勤、节假日错峰与突发事件冲击下呈现强非线性、非平稳与多尺度耦合特征。单一模型难以在噪声、短周期扰动与长周期趋势之间兼顾精度与稳健。经验模态分解（EMD）能够把原始交通序列自适应拆解为若干固有模态函数（IMF）与残差项，各分量分别承载不同时间尺度的波动；极端梯度提升（XGBoost，简称XGB）在处理高维异质特征与非线性关系方面具备强表达力、可解释的重要度与高效并行优势。两者结合形成“分而治之”的方案：先用EMD把复杂时序按频带拆解，随后针对每个分量独立建模并在末端进行加和重构，从而显著降低单模型在多尺度环境下的拟合难度。交通流量业务侧还面临数据源多样、采样间隔不一致、缺失与异常点频繁、事件触发的非平稳突变、站点之间空间耦合等现实问题。为应对这些挑战，本项目在数据工程阶段纳入缺失填补、异常修正、稳健尺度化与时间特征工程，在模型阶段引入 ...
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