基于MATLAB的卡尔曼滤波交通流量动态预测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现卡尔曼滤波算法，构建城市交通流量动态预测模型。系统通过处理实时交通数据，有效滤除噪声干扰，提供精准的短期流量预测，适用于智能交通管理与优化。

详 情 说 明

基于卡尔曼滤波的城市交通流量动态预测系统

项目介绍

本项目实现了一个基于卡尔曼滤波算法的交通流量预测模型，专门用于处理实时交通数据并对特定路段的未来交通流量进行动态预测。系统通过状态空间建模方法，有效处理交通数据中的噪声干扰，提供更准确的短期交通流量预测结果。该系统适用于智能交通管理、路况预警和交通规划等应用场景，包含完整的MATLAB代码实现示例。

功能特性

• 动态预测能力：能够对未来5-30分钟的交通流量进行连续预测
• 噪声鲁棒性：通过卡尔曼滤波算法有效处理观测数据中的噪声干扰
• 参数优化：包含滤波参数自动优化模块，提升预测精度
• 可视化分析：提供多种图表展示原始数据、滤波结果和预测趋势
• 性能评估：输出预测误差统计和模型性能评估指标
• 置信区间：提供预测结果的置信区间分析，增强结果可靠性

使用方法

1. 数据准备：准备历史交通流量时间序列数据（车辆数/分钟）和实时交通传感器采集的流量观测值
2. 参数配置：设置道路基础信息（车道数、限速等）以及系统过程噪声和观测噪声的协方差矩阵初始值
3. 模型运行：执行主程序开始交通流量预测分析
4. 结果分析：查看预测曲线、置信区间分析以及模型性能评估报告
5. 可视化查看：分析生成的对比图表，包括原始数据与滤波结果对比图、预测趋势图等

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 统计数据分析和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持的操作系统：Windows 7/10/11，Linux，macOS

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括数据导入与预处理、卡尔曼滤波器的初始化与参数配置、实时交通数据的滤波处理、未来交通流量的多步预测计算、预测结果的统计分析与性能评估，以及各类可视化图表的生成与展示。该文件通过协调各功能模块的工作流程，实现了从原始数据输入到最终预测结果输出的完整处理链路。