小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测

资 源 简 介

小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测

详 情 说 明

小波神经网络作为一种结合小波分析与神经网络优势的混合模型，在时间序列预测领域展现出独特价值。与传统线性预测模型（如AR、MA、ARMA）相比，它通过非线性映射能力更有效地捕捉交通流量等复杂时序特征。

核心优势体现在三个方面：首先，小波基函数的时频局部化特性可精准提取信号在不同时间尺度的细节特征；其次，神经网络的自学习能力避免了传统方法中人为确定模型阶数的主观性；最后，模型能自适应处理交通流量数据中的突变点和非线性趋势。

在短时交通流量预测场景中，该模型首先通过小波变换将原始流量数据分解为低频近似分量和高频细节分量，随后利用神经网络分别对各分量进行训练和预测。这种分频处理策略显著降低了噪声干扰，最终通过小波重构得到高精度的预测结果。相较于ARMA类模型，小波神经网络对非平稳、非线性交通数据的拟合误差可降低30%以上。

实际部署时需注意两个要点：一是根据交通数据特性选择匹配的小波基函数（如Daubechies或Morlet小波）；二是通过交叉验证确定网络隐层节点数，避免过拟合。这类方法特别适用于早晚高峰等具有明显周期性与突发性的交通场景。