MATLAB
实现基于支持向量机(
SVM)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)
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随着全球城市化进程的不断加快,交通运输系统面临着前所未有的压力。城市人口数量持续攀升,居民出行频率显著增加,促使道路交通流量日益复杂。交通拥堵、环境污染、能源消耗等问题日益突出,直接影响到城市运行效率和居民生活质量。科学合理地预测交通流量,已成为智能交通系统(ITS, Intelligent Transportation System)建设中的核心环节。准确的交通流量预测不仅有助于提升道路通行效率,还能为城市交通管理、信号灯控制、突发事件响应、城市规划决策等提供重要依据。
传统交通流量预测方法以统计学模型为主,如自回归移动平均(ARMA)、卡尔曼滤波等方法,但由于其对数据的线性假设,难以适应交通流量序列中的非线性、突变和时变等复杂特性。近年来,人工智能技术飞速发展,尤其是机器学习方法 ...


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