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雷达卡
MATLAB
实现基于极端梯度提升（
XGBoost
）进行交通流量预测的详细项目实例
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GUI设计和代码详解）
近年来，随着城市化进程的加快和交通需求的持续增长，交通流量预测逐渐成为智能交通系统（ITS）中的关键研究方向。准确的交通流量预测不仅能够有效提升道路资源的利用效率，还能够为城市交通规划、道路拥堵管理、突发事件响应等多项应用提供坚实的数据支撑。在大中城市中，交通压力逐年上升，路网结构日趋复杂，早晚高峰期间的交通瓶颈更加突出，交通拥堵问题已经成为制约城市可持续发展的重要因素。为此，亟需基于大数据和人工智能技术的交通流量预测方法来优化交通调度，减缓拥堵，提高整体运输效率，进一步改善城市居民的出行体验。
传统的交通流量预测方法以统计模型和时序分析为主，例如自回归移动平均模型（ARMA）、自回归综合滑动平均模型（ARIMA）等。这些方法虽然在早期应用中取得了一定效果，但由于其本质上依赖于数据的平稳性和线性关系，难以捕捉到复杂交通环境中的非线性特征和突发性变化。随着大数据技术和计算能力的提升，机器 ...
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