MATLAB
实现基于
WT-TRANSFORMER
小波变换(
WT)结合Transformer
编码器进行交通流量预测的详细项目实例
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智能交通体系正在从传统经验管理迈向数据驱动的精细化调度与预测。城市路网中,交叉口、匝道、干线快速路与普通支路共同形成高度耦合的复杂系统,潮汐出行、突发事件、天气扰动、施工封路乃至大型活动都会使交通流量呈现强非线性、强时变、强随机的特征。常见的线性模型难以充分刻画这种多尺度波动:微观上车辆到达呈现计数随机过程特性,中观上车道组受信号配时与排队传播影响,宏观上又存在昼夜与周内周期性叠加。小波变换(Wavelet Transform,WT)能够把原始序列在时间—尺度平面展开,将慢变趋势与不同频段的细节分量拆分出来,为特征工程提供天然的多分辨率视角;Transformer 编码器则通过自注意力机制在长时依赖建模方面具有显著优势,可在较长观测窗口中自动捕获远距离关键关联,避免循环网络在长序列训练时的梯度衰减问题。将小波分解与 Transforme ...


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