项目介绍 MATLAB实现基于随机森林（RF）进行交通流量预测

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MATLAB
实现基于随机森林（
RF）进行交通流量预测的详细项目实例
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交通流量预测在现代城市交通管理与规划中扮演着不可替代的重要角色。随着城市化进程的加速，城市人口不断增加，机动车保有量激增，导致城市交通网络日益复杂。城市交通流量的变化呈现出高度的时空动态性和非线性特征。准确地对交通流量进行预测，有助于交通部门提前掌握道路运行态势，合理调度交通资源，缓解拥堵，提高道路通行效率。与此同时，随着智能交通系统（ITS）的不断发展，城市交通流量预测不仅局限于简单的流量数值预测，还延伸到交通流态识别、拥堵预警、路径规划等多个应用场景。传统的基于统计学的方法，如ARIMA、卡尔曼滤波等，虽然在某些场景下能够取得较好的效果，但随着交通数据复杂性的提升，这些方法在处理非线性、大规模和高维度数据时表现出一定的局限性。
随着大数据、人 ...

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