基于LVQ神经网络的交通事故持续时间预测MATLAB实现

资 源 简 介

该项目利用MATLAB构建LVQ神经网络预测模型，通过分析事故特征参数（如天气、路段类型、车辆数量等）准确预测交通事故持续时间，为交通管理部门提供决策支持。

详 情 说 明

基于LVQ神经网络的交通事故持续时间预测系统

项目介绍

本项目利用MATLAB构建了一个基于学习向量量化（Learning Vector Quantization, LVQ）神经网络的预测模型。系统能够根据交通事故的特征参数（如事故类型、天气状况、道路条件等），自动预测事故可能持续的时长。该预测结果可为交通管理部门提供决策支持，协助实现快速响应和高效的资源调度优化。

功能特性

• 数据预处理: 自动对输入的数值型和类别型特征数据进行清洗与归一化处理，确保数据质量满足模型训练要求。
• LVQ神经网络训练: 利用MATLAB神经网络工具箱构建并训练LVQ神经网络模型，学习历史事故数据中的复杂模式。
• 模型性能评估: 系统训练完成后，自动计算并显示关键评估指标（如准确率、均方误差），量化模型预测性能。
• 事故时长预测: 用户输入新的事故参数后，系统能快速调用训练好的模型，输出持续时间的预测值（单位：分钟）。

使用方法

1. 准备数据: 准备训练数据集（历史事故记录，需包含特征参数和实际持续时间）和待预测的新事故特征数据。
2. 运行主程序: 在MATLAB环境中运行主脚本文件。
3. 模型训练与评估: 系统将自动加载数据、预处理、训练LVQ网络，并输出模型性能报告。
4. 进行预测: 根据提示输入或指定新事故的特征参数，系统将返回预测的事故持续时间。

系统要求

• 软件平台: MATLAB（推荐R2018a或更高版本）。
• 必要工具箱: MATLAB神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）。
• 内存: 至少4GB RAM，处理大型数据集时建议8GB或以上。

文件说明

主程序文件整合了系统的核心工作流程，其功能包括：初始化运行环境与参数设置、执行数据导入与预处理操作、完成LVQ神经网络模型的构建与训练过程、对模型性能进行评估并展示结果，以及最终提供对新输入事故数据的预测接口。