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高速公路交通量数据具有显著的多尺度波动特征，包括每日“早晚高峰”的低频趋势以及短期突发波动。传统的预测方法难以同时适应不同的尺度特征。现有的交通量预测方法存在一定的局限性：第一，传统的统计模型（如ARIMA系列）假设交通量序列是平稳、线性的，不能适应非平稳的交通场景；第二，单一机学习模型（如LSTM），可以解决时间序列的长期依赖问题，但不分离多尺度特征。（剩余4574字）
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基于小波分解-LSTM混合模型的高速公路交通量预测
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