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

小波神经网络是一种结合小波分析与神经网络的混合模型，特别适合处理非平稳时间序列数据。在短时交通流量预测场景中，传统傅里叶变换由于丢失时域信息导致预测效果受限，而小波基函数的时频局部化特性恰好弥补了这一缺陷。

模型的核心改进在于将小波函数作为神经网络的激活函数。通过小波分解将原始交通流量数据分离为不同频段的分量，再对每个分量分别构建神经网络预测模块。这种分层处理方式能有效捕捉交通流量的突变特征（如早晚高峰）和长期趋势。

实际应用中，模型会先对历史数据进行多尺度小波变换，提取低频的总体趋势分量和高频的随机波动分量。神经网络部分通常采用三层结构：输入层接收小波系数，隐含层使用Morlet或Mexican Hat等小波函数进行特征提取，输出层通过线性组合完成预测。

相比传统ARIMA或纯神经网络方法，该模型在交通流量这类具有明显周期性和突发性的数据上表现更优，平均预测精度可提升15%-20%，尤其对节假日等特殊时段的异常流量波动具有更好的适应性。