下面是一个使用 MATLAB 实现基于 线性回归（Linear Regression, LR） 进行 交通流量预测 的详细项目实例。该项目包括数据准备、模型训练、预测与评估等完整流程，适合初学者或希望快速上手交通流量预测任务的研究者。
🚦 项目目标
利用历史交通流量数据（如小时级车流量）和其他相关特征（如时间、天气、节假日等），通过线性回归模型预测未来某时间段的交通流量。
📁 数据说明（示例）
假设我们有如下字段的数据（CSV格式）：
timestamp hour day_of_week is_holiday temperature traffic_flow
2023-01-01 00:00 0 0 (Sunday) 1 5 120
2023-01-01 01:00 1 0 1 4 90
… … … … … …
注：traffic_flow 是我们要预测的目标变量（因变量 y），其余为自变量（X）。
🧪 MATLAB 实现步骤
步骤 1：加载数据
matlab
% 加载数据
data = readtable(‘traffic_data.csv’);
% 查看前几行
head(data)
步骤 2：数据预处理
matlab
% 将分类变量转换为数值（如果尚未处理）
% 假设 day_of_week 已是 0~6 的整数，is_holiday 是 0/1
% 提取特征 X 和标签 y
X = data{:, {‘hour’, ‘day_of_week’, ‘is_holiday’, ‘tempe
)
