基于小波神经网络的短时交通流量预测

资 源 简 介

基于小波神经网络的短时交通流量预测

详 情 说 明

小波神经网络是一种结合了小波分析和神经网络优势的混合模型，特别适用于非平稳信号的预测任务，比如短时交通流量预测。传统的神经网络在处理交通流量这种具有突变性和非平稳特性的数据时可能效果不佳，而小波变换能够有效捕捉信号的局部特征，再结合神经网络的学习能力，可以显著提升预测的准确性。

在MATLAB中实现小波神经网络的短时交通流量预测通常包括以下几个关键步骤：

数据预处理 交通流量数据通常含有噪声和缺失值，需要先进行清洗和归一化处理。小波去噪技术可以用于平滑数据，去除随机噪声，而Min-Max归一化则有助于加快神经网络的训练速度。

小波分解 原始交通流量信号经过小波分解后，会被分解为不同尺度的近似分量和细节分量。常用的基小波包括db（Daubechies）和sym（Symlets）系列。通过分解，可以提取不同频域的特征，便于后续神经网络处理。

神经网络建模 一般采用前馈神经网络（BPNN）或径向基函数神经网络（RBFNN）作为预测模型。输入层接收小波分解后的分量，隐藏层进行特征学习，输出层则预测未来某一时段的交通流量。

训练与优化 使用历史数据进行训练，并通过交叉验证调整网络参数，如学习率、隐藏层节点数和训练迭代次数。可以结合遗传算法（GA）或粒子群优化（PSO）来优化神经网络结构，进一步提高预测精度。

预测与评估 训练完成后的模型可用于未来短时交通流量的预测，常用评估指标包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和相关系数（R²）。

这种方法的优势在于能够同时利用小波变换的多分辨率分析能力和神经网络的非线性拟合能力，相比传统时间序列模型（如ARIMA），在突变交通状况下表现更优。