MATLAB平台下的BP神经网络公路客流量预测系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了基于BP神经网络的公路客流量智能预测模型。通过分析历史客流数据，系统能够学习非线性映射关系，准确预测短期（日/周/月）客流趋势，为交通管理提供数据支持。

详 情 说 明

基于BP神经网络的公路客流量智能预测系统

项目介绍

本项目设计并实现了一个基于MATLAB平台的BP神经网络预测模型，主要用于分析和预测公路客流量的变化趋势。系统通过学习历史客流数据的内在规律，建立非线性映射关系，实现对未来短期（如日、周、月）客流量的准确预测。该系统集成了数据预处理、网络训练优化、预测结果可视化及误差分析等完整功能模块，为交通管理部门和运营单位提供决策支持。

功能特性

• 智能预测核心：采用成熟的BP神经网络算法，能够有效捕捉客流数据中的复杂非线性模式。
• 多源数据融合：支持整合历史客流数据、天气状况、节假日标记、经济指标等多种影响因素，提升预测精度。
• 灵活参数配置：允许用户自定义网络结构（如隐层节点数）和训练参数（如学习率、训练次数），以适应不同的数据特性和预测需求。
• 自动化数据处理：内置时间序列数据预处理流程，包括数据清洗、归一化、特征构建等，确保模型输入质量。
• 结果直观呈现：提供预测数值结果表格，并生成实际值与预测值的对比曲线图，直观展示预测效果。
• 性能定量评估：自动计算RMSE（均方根误差）、MAPE（平均绝对百分比误差）等关键指标，生成模型性能评估报告。

使用方法

1. 数据准备：

* 准备历史客流数据表格文件（CSV或Excel格式），需包含日期、时段、客流量等必要字段。 * （可选）准备影响因素数据文件，如天气、节假日等信息。

1. 参数设置：

* 在指定的脚本或配置区域，根据预测目标和数据特点，设置BP神经网络的参数，例如隐层节点数量、学习率、最大训练次数等。

1. 运行主程序：

* 在MATLAB环境中运行主程序文件。系统将自动执行数据加载、预处理、网络训练、预测及结果分析全流程。

1. 获取结果：

* 程序运行完毕后，将在命令行窗口和指定目录下输出预测结果、性能评估指标及可视化图表。

系统要求

• 软件平台：需要安装MATLAB（建议版本 R2016a 或更高版本）。
• 必备工具箱：确保MATLAB已安装 Neural Network Toolbox（神经网络工具箱）。
• 硬件建议：无特殊要求，但处理大规模数据集时，建议配备足够的内存。

文件说明

主程序文件作为整个系统的控制核心和入口点，主要承担以下功能：协调并顺序调用数据读取、数据预处理、神经网络模型构建与训练、客流量预测、结果可视化以及模型性能评估等各模块的执行流程，最终整合并输出所有预测结果与分析报告。