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雷达卡
MATLAB
实现基于
WT-BiLSTM
小波变换（
WT）结合双向长短期记忆（
BiLSTM
）进行交通流量预测的详细项目实例
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交通流量预测正逐步成为城市智能交通系统中的核心能力之一。高峰拥堵、突发事件与不确定天气叠加，造成路网状态在短时间内迅速波动，传统线性或单向时间序列方法往往难以刻画这种多尺度、非线性、强噪声并存的动态特征。小波变换（Wavelet Transform, WT）能够在时频域上同时表征信号，把长期趋势与短期震荡分离，从而在城市路况这种“多频叠加”的场景下展现出天然优势。另一方面，双向长短期记忆网络（Bidirectional LSTM, BiLSTM）通过同时建模时间序列的“前后”依赖，能在预测当前路段流量时充分吸收前后相邻片段的上下文信息，提升特征表达的完整性。将小波分解得到的各频段子序列交给深度序列模型学习，再把各子模型的输出重构为最终预测，形成“WT-BiLSTM”的协同范式，既能降噪、去混叠，又能捕获复杂非线性依赖，从而显著提升短时与中短期 ...
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