项目介绍 MATLAB实现基于WPT-XGB小波包分解（WPT）结合极端梯度提升（XGB）进行交通流量预测

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MATLAB
实现基于
WPT-XGB
小波包分解（
WPT）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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城市道路网络在早晚高峰期呈现出显著的多尺度波动与非线性耦合特征，受出行需求、天气扰动、道路事件、信号配时以及相邻路段联动等因素共同影响。传统统计模型难以同时兼顾短时突发变化与中长期规律，单一时域或频域方法往往对结构性噪声与异方差不够敏感，导致预测在尖峰与谷底阶段偏差较大。为提高短时交通流量预测的精度与稳定性，本项目引入小波包分解（Wavelet Packet Transform, WPT）对流量序列进行全频带、多层级的自适应时频分解，将原始时序拆解为若干具有物理意义的子带分量，分别表征趋势、周期与高频扰动等不同尺度信息。随后利用极端梯度提升（Extreme Gradient Boosting, XGB）在特征空间进行非线性建模，通过加性树模型与二阶近似的目标优化框架，充分捕捉特征之间的高阶交互与非线性关系，同时依托正则化抑制过拟合。WPT侧重于分离与强 ...

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