基于MATLAB的时间序列分析与机器学习车流量预测系统

资 源 简 介

本项目实现车流量动态预测功能，结合历史数据与多种机器学习算法，支持小时、日、月粒度数据建模，可进行趋势分析和异常检测，并生成未来24小时等时间段的流量预测结果。

详 情 说 明

基于时间序列分析与机器学习算法的车流量动态预测系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的车流量动态预测系统。系统利用历史车流量数据，结合时间序列分析技术和机器学习回归算法，构建高性能预测模型。能够对未来指定时段的车流量进行准确预测，并提供全面的可视化分析和模型评估功能，为交通管理决策提供数据支持。

功能特性

• 多源数据支持：兼容CSV/Excel格式的历史车流量数据，支持集成天气、节假日等外部影响因素
• 混合算法框架：采用多种时间序列分析与机器学习算法组合，提升预测精度
• 动态预测能力：支持未来24小时、7天等不同时间尺度的车流量预测
• 智能异常检测：内置流量异常识别机制，及时预警异常交通状况
• 可视化分析界面：提供历史数据对比、误差分析、性能指标等多维度图表展示
• 模型优化功能：支持参数调优、模型比较和预测结果导出

使用方法

1. 数据准备：准备包含时间戳、监测点ID和车流量数值的历史数据文件
2. 参数配置：设置预测时间段、算法参数等运行参数
3. 模型训练：系统自动进行数据预处理、特征工程和模型训练
4. 结果分析：查看预测结果、性能评估图表和生成的分析报告
5. 结果导出：将预测数据、可视化图表和评估报告导出为指定格式

系统要求

• MATLAB版本：R2020a或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox, Curve Fitting Toolbox
• 硬件配置：至少8GB内存，推荐16GB以上用于大数据集处理
• 存储空间：至少2GB可用磁盘空间

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能流程，包括数据读取与清洗、特征提取与工程、多种预测模型的训练与评估、结果可视化生成以及预测报告输出等完整算法 pipeline。该文件作为系统的主要入口，协调各功能模块的协同工作，实现从原始数据输入到最终预测成果产出的全自动化处理。