基于MATLAB的BP神经网络短时交通流预测系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB神经网络工具箱实现短时交通流预测，涵盖数据预处理、BP网络建模、参数优化及验证功能。通过历史数据训练模型，有效预测未来交通流量，为智能交通系统提供支持。

详 情 说 明

基于BP神经网络的短时交通流预测系统

项目介绍

本项目采用BP神经网络算法构建短时交通流预测模型，通过MATLAB神经网络工具箱实现交通流量的精准预测。系统能够处理多源交通数据，分析时间序列特征，并预测未来5-15分钟的交通流量。适用于智能交通管理、路径规划优化等场景，为交通管控决策提供数据支持。

功能特性

• 数据预处理：支持历史交通流数据清洗、归一化处理和特征提取
• 模型构建：基于BP神经网络框架，支持网络结构自定义和参数优化
• 多源数据融合：整合时间特征、天气条件、道路属性和相邻路段流量数据
• 预测分析：实现未来短时段交通流量多步预测
• 性能评估：提供MSE、RMSE、MAPE等多种精度指标评估
• 可视化展示：生成预测结果对比曲线和模型性能分析图表

使用方法

1. 数据准备：将历史交通流数据、时间特征数据、天气数据、道路特征数据和相邻路段流量数据整理为指定格式
2. 参数配置：在配置文件中设置神经网络结构、训练参数和预测参数
3. 模型训练：运行训练脚本，系统将自动完成数据预处理、特征提取和模型训练
4. 流量预测：使用训练好的模型进行未来时段交通流量预测
5. 结果分析：查看预测精度评估报告和可视化图表，分析模型性能

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Neural Network Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 硬件建议：至少4GB内存，支持矩阵运算的CPU

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能流程，包括数据加载与预处理、特征矩阵构建、神经网络模型创建与训练、交通流预测执行、预测精度评估计算以及结果可视化展示。该文件通过协调各功能模块实现完整的预测流程，用户可通过修改配置参数调整模型行为。