流量预测
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基于多模型融合的交通流量中长期预测系统
该项目提供了一套完整的MATLAB架构，旨在分析并预测城市或特定路段在未来数年内的交通流量增长趋势。系统通过对历史交通大数据进行深度挖掘，能够识别出流量随时间演变的周期性、季节性以及长期的增长趋势规律。其核心功能包括：数据预处理模块，自动修复缺失值并平滑噪声数据；趋势分解模块，将流量序列拆解为线性增长项、周期循环项和随机变动项；预测引擎模块，综合运用自回归模型与非线性回归算法，捕捉由于城市化进程或人口增加带来的非线性增长动力。系统特别强化了对未来3至5年流量波峰的识别能力，允许用户根据不同的城市规划方案调 -
基于卡尔曼滤波的短时交通流量预测MATLAB实现
本项目基于MATLAB环境开发，旨在利用卡尔曼滤波算法（Kalman Filtering）实现对道路短时交通流量的精准预测。针对交通流数据的随机性和不确定性，项目首先构建了交通流的状态空间模型，将上一时刻的流量数据和状态转移矩阵作为输入。程序主要包含数据预处理模块，用于对原始交通流时间序列进行去噪和平滑处理；卡尔曼滤波核心算法模块，实现了预测和更新的递归过程，通过计算卡尔曼增益动态调整估计值与观测值的权重，从而实现对下一时刻流量的最优估计；以及结果分析模块，用于计算预测误差（如均方根误差RMSE、平均绝对误差MAE）并生成可视化对比图表。该项目适用于智能交通系统中的路况监控与信号灯配时优化场景。
