MATLAB实现的基于卡尔曼滤波的短时交通流量预测仿真系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发，通过卡尔曼滤波算法对交通流量进行动态估计与多步预测（支持5-30分钟），集成了数据预处理、特征分析和结果可视化模块。适用于交通仿真与短期流量趋势分析，帮助优化交通管理决策。

详 情 说 明

基于卡尔曼滤波的短时交通流量预测仿真系统

项目介绍

本项目是一个基于卡尔曼滤波算法的短时交通流量预测仿真系统。系统通过对历史交通流量数据的时间序列分析，结合实时观测数据，实现对未来5-30分钟交通流量的动态估计与预测。该系统具备完整的数据预处理、模型训练、参数优化和可视化分析功能，为交通管理和决策提供科学依据。

功能特性

• 核心算法实现：基于卡尔曼滤波理论，构建交通流量动态估计与预测模型
• 数据预处理：支持历史交通流量数据的清洗、归一化和特征提取
• 多步预测：可配置预测步长，支持未来5-30分钟的交通流量趋势预测
• 实时可视化：动态展示预测结果与实际观测值的对比分析
• 参数自适应优化：内置模型参数优化算法，自动调整卡尔曼滤波参数
• 性能评估：提供MAE、RMSE、MAPE等多种评价指标计算与分析

使用方法

数据准备

1. 准备历史交通流量数据CSV文件，需包含时间戳、车道编号、流量数值等必要字段
2. 配置实时传感器观测数据源（支持实时流数据或模拟数据文件）

参数配置

在配置文件中设置系统参数：

• 过程噪声协方差矩阵Q
• 观测噪声协方差矩阵R
• 状态转移矩阵F
• 观测矩阵H
• 预测步长（5-30分钟）

运行预测

执行主程序启动预测系统，系统将自动完成数据加载、预处理、模型训练和预测分析全过程。

结果获取

系统输出包括：

• 未来时段交通流量预测值及置信区间
• 预测性能评估报告
• 多种可视化分析图表
• 优化后的模型参数配置

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持的数据格式：CSV、MAT
• 必要的MATLAB工具箱：统计和机器学习工具箱、信号处理工具箱

文件说明

主程序文件作为系统的核心控制模块，统筹协调整个预测流程的运行。其主要功能包括：初始化系统参数配置，调度数据预处理模块进行历史数据的清洗与特征提取，实现卡尔曼滤波算法的核心计算逻辑，管理多步预测过程的执行，协调可视化模块生成预测结果对比图表，控制模型参数优化流程，并最终输出性能评估报告和优化参数建议。该文件通过模块化集成确保了预测系统的高效稳定运行。