(Matlab)基于小波神经网络的时间序列预测-短时交通流量预测

目录

一、主要内容：

二、究背景与意义：

三、小波神经网络：

四、代码运行效果：

一、主要内容：

本代码旨在提高短时交通流量预测准确性。首先，采用小波神经网络结合时间序列分析，通过对交通流量数据的小波神经网络处理，有效分解时频特征。然后，利用先进神经网络结构，模型在小波域内对子序列进行训练，提高对交通流量变化的敏感度。实验证明，相较传统方法，该基于小波神经网络的预测模型在短时交通流量预测上表现更精准和鲁棒。

本代码基于Matlab平台构建，注释详细，适合初学者入门学习。

二、究背景与意义：

在城市交通管理领域，准确预测短时交通流量对于优化道路网络和提高交通效率至关重要。传统的时间序列预测方法在处理复杂的时空结构和多尺度变化的交通数据时存在局限。因此，引入小波神经网络作为预测模型具有重要的背景。

近年来，小波神经网络在时间序列预测领域展现出强大的潜力。其结合了小波分析的多尺度特征提取和神经网络的非线性模式学习，能够更全面地捕捉交通流量数据的时频变化，从而提高预测准确性。研究基于小波神经网络的交通流量预测有以下意义：

• 提高准确性：小波神经网络通过小波分解和神经网络结合，能够更准确地捕捉交通流量的时空特征。相较于传统方法，提高了短时交通流量预测的准确性。

• 适应复杂性：交通流量数据通常具有复杂的时空结构和多尺度变化。小波神经网络的多尺度特征提取和神经网络的非线性建模使其更适应处理这种复杂性。

• 优化交通管理：准确的短时交通流量预测对于优化交通信号灯控制、路况调度等决策具有指导意义。小波神经网络的应用有助于改善城市交通管理系统，提高道路网络的效率。

三、小波神经网络：

小波神经网络（WNN）的原理结合了小波分析和神经网络的关键概念。以下是小波神经网络的主要原理：

• 1.小波分解：首先，原始的时间序列数据通过小波分解进行多尺度分解。小波分解使用小波函数对信号进行分解，产生一系列具有不同频率的子序列。这有助于提取数据在不同时间尺度上的特征。

• 2.神经网络结构：分解后的子序列被输入到神经网络中。神经网络由神经元层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。每个神经元负责学习和表示数据的特定模式。

• 3.权重和连接：在神经网络中，每个连接都有一个权重，代表着在模型学习过程中的重要性。这些权重通过训练过程中的反向传播算法进行调整，以适应数据的特征和模式。

• 4.训练过程：WNN的训练过程旨在调整神经网络的权重，使其能够更好地逼近训练数据。通过使用已知的时间序列数据进行训练，WNN学习如何捕捉数据的复杂时空结构。

• 5.激活函数：在神经网络的每个神经元中使用激活函数，以引入非线性映射，使网络能够处理更复杂的模式和关联性。

• 6.预测和逼近：训练完成后，WNN可以用于预测未来的时间序列值。神经网络的结构和权重调整使其能够逼近未知数据的模式，从而实现准确的预测。

通过结合小波分解的多尺度特征提取和神经网络的非线性建模能力，小波神经网络能够更有效地处理具有复杂时频结构的时间序列数据。

四、代码运行效果：

五、代码+数据下载：