基于小波神经网络的短时交通流量智能预测MATLAB系统

资 源 简 介

该系统融合小波变换与神经网络技术，实现交通流量数据的非线性特征提取与多尺度分析。通过自适应算法动态优化网络参数，提升预测精度，并集成数据预处理模块，减少人工干预，适用于高效智能交通管理。

详 情 说 明

基于小波神经网络的短时交通流量时间序列智能预测系统

项目介绍

本项目实现了一个融合小波变换与神经网络的混合预测模型，专门用于短时交通流量的智能预测。系统通过小波多尺度分解技术提取交通流量的非线性特征，结合神经网络的自适应训练算法，实现高精度的多步超前预测。该系统能够自动处理历史交通流量数据，提供未来1-6个时间点的预测结果，并支持全面的预测性能可视化分析。

功能特性

• 混合模型预测：结合小波变换的多尺度分析能力和神经网络的非线性拟合能力
• 自适应参数优化：采用智能算法动态确定网络结构参数，减少人为干预
• 自动化数据处理：实现数据清洗、归一化、小波分解等预处理流程
• 多步预测能力：支持未来1-6个时间点的交通流量预测
• 可视化分析：提供预测曲线对比、误差分布图等多种可视化图表
• 模型性能评估：输出RMSE、MAE、MAPE等多项评估指标

使用方法

1. 准备历史交通流量数据（CSV格式，含时间戳和流量值）
2. 配置数据参数（时间间隔、预测步长、小波基函数类型）
3. 设置网络训练参数（隐层节点数、训练次数、学习率等）
4. 运行系统进行模型训练和预测
5. 查看预测结果和性能分析报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱（用于小波变换功能）
• 神经网络工具箱（用于神经网络训练）

文件说明

主程序文件承担了系统核心流程的调度与控制，实现了数据加载与预处理、小波分解与重构、神经网络模型构建与训练、预测结果生成与评估、以及结果可视化与报告输出等主要功能模块的集成管理。