基于BP神经网络的城市交通流短期预测MATLAB仿真系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现BP神经网络模型，对城市交通流量进行短期预测，包含数据预处理、多步滚动预测和可视化对比功能，并提供RMSE、MAE等精度评价指标。

详 情 说 明

基于BP神经网络的城市交通流短期预测仿真系统

项目介绍

本系统旨在利用BP神经网络算法，实现对未来短期（1-6小时）城市交通流量的精准预测。系统通过采集并预处理历史交通数据、时间特征及天气状况等多维信息，构建并训练优化的神经网络模型，最终通过多步滚动预测机制输出预测结果，并提供全面的可视化分析与精度评估，为交通管理与规划提供数据支持。

功能特性

• 数据预处理: 自动加载历史交通流量数据，并可融合时间特征（时段、星期、节假日）及天气数据（温度、降水等）。提供数据归一化处理，提升模型训练效率与稳定性。
• 模型构建与训练: 基于BP神经网络构建预测模型，支持灵活配置网络结构参数（如隐层节点数、学习率、训练次数）。采用滑动窗口技术将时间序列数据转换为有监督学习样本。
• 多步滚动预测: 实现未来1至6小时的交通流量多步预测。通过迭代地将预测输出作为下一步的输入，完成连续时间步的预测任务。
• 结果可视化: 生成预测值与真实值的对比曲线图，直观展示预测效果。同时提供网络训练过程中的误差收敛曲线，便于监控模型训练状态。
• 精度评估: 系统自动计算并输出RMSE（均方根误差）、MAE（平均绝对误差）和MAPE（平均绝对百分比误差）等关键评价指标，定量评估预测精度。并提供预测置信区间分析。

使用方法

1. 准备数据: 将历史交通流量数据文件（如CSV格式）置于项目数据目录下。确保数据包含时间戳和流量值，并可选择性地包含时间特征和天气数据列。
2. 参数配置: 在main.m脚本的开始部分，根据实际数据情况和预测需求，设置或调整相关参数，如数据文件路径、滑动窗口大小、BP神经网络的结构参数（隐层节点数、学习率等）以及预测步长。
3. 运行系统: 在MATLAB环境中，直接运行main.m主脚本。系统将依次执行数据加载、预处理、网络训练、预测和结果分析等步骤。
4. 查看结果: 程序运行结束后，预测结果、评估指标值将在命令窗口显示。同时，系统会自动生成并展示相关结果图表（预测对比图、误差收敛曲线等）。

系统要求

• 软件环境: MATLAB R2016b 或更高版本。
• 必要工具箱: 需要安装 MATLAB 的 Neural Network Toolbox（神经网络工具箱）。

文件说明

主程序文件main.m作为系统的入口和控制核心，集成了项目的主要工作流程。其主要功能包括：系统运行参数的初始化与设置、历史数据文件的读取与解析、数据的预处理与归一化、滑动窗口样本的构建、BP神经网络模型的创建与训练、基于已训练模型的多步滚动预测、预测精度指标的计算与输出，以及预测结果对比图和训练过程曲线的绘制与展示。