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基于RBF神经网络的短期交通流量预测代码

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简介：
本项目实现了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的短期交通流量预测方法，并提供了完整的源代码。通过历史数据训练模型，以准确预测未来短时段内的交通流量变化趋势。 自己编写了利用RBF神经网络进行短期交通流预测的MATLAB源码。

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  • 基于RBF神经网络的短期交通流量预测代码
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    本项目实现了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的短期交通流量预测方法，并提供了完整的源代码。通过历史数据训练模型，以准确预测未来短时段内的交通流量变化趋势。 自己编写了利用RBF神经网络进行短期交通流预测的MATLAB源码。
  • 基于小波神经网络的短期交通流量预测Matlab代码
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    本项目提供了一种基于小波变换和神经网络结合的算法，用于实现对交通流量的短期预测，并附有详细的Matlab实现代码。 小波分析是为弥补傅里叶变换的不足而发展起来的一种技术，在信号处理领域应用广泛。然而，傅里叶变换在进行转换过程中会丢失时间信息，因此无法通过其结果确定某个特定信号发生的时间点，即它不具备时域上的分辨能力。 随着交通基础设施建设和智能运输系统的推进，交通规划和诱导已经成为当前研究的热点问题。对于这两方面来说，准确预测交通流量是实现它们的前提条件与关键因素。根据不同的时间跨度，交通流量预测可以分为长期预测和短期预测：前者以小时、天或月甚至年为单位进行宏观层面的分析；后者的时间范围通常不超过15分钟，并且属于微观层面上的研究。 短时交通流预测在智能运输系统中占据核心地位，这一领域的多个子系统的功能实现都依赖于准确的短时间交通流量预报。
  • 基于灰色ELM神经网络的短期交通流量预测
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    本研究提出了一种结合灰色理论与极限学习机（ELM）算法的新型神经网络模型，专门用于城市道路短期交通流量预测。通过优化数据稀疏性和非线性关系，该方法能有效提升预测精度和效率，在智能交通系统中具有广泛应用前景。 为了提高短时交通流预测的准确性,本段落针对现有的灰色模型进行了改进,采用一阶线性微分白化方程对交通流数据进行拟合处理。鉴于现有交通流数据存在波动性和易失真的特点，提出了一种基于灰色ELM神经网络的短时交通流预测方法。首先通过灰色模型累加技术将原始的短时流量序列转化为长时流量序列,以减少随机性并降低由于数据本身波动造成的误差影响。随后利用ELM神经网络替代一阶线性微分白化方程对转化后的长时流量进行精确预测，并最终经过反向还原得到短时间内的交通流预测结果，从而进一步提升了预测精度。 实验验证显示,相较于其他一些现有的方法而言,该提出的灰色ELM模型在提高短期交通流预测准确性方面具有显著优势。因此可以认为这是一种有效的、改进的短期交通流预测策略。
  • 基于时空特性与RBF神经网络的短时交通流量预测.pdf
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    本文提出了一种结合时空特性的RBF（径向基函数）神经网络模型，用于提高短时交通流量预测的准确性。通过综合考虑时间序列和空间分布的影响因素，该方法能够有效捕捉交通系统的动态变化规律，并应用于实际案例中验证其优越性能。 本段落提出了一种基于交通流时空变化特性和RBF神经网络的短时预测方法。该方法充分考虑了实际交通流量动态性、周相似性和相关性的特点，并结合相邻路段间的影响因素进行分析。利用RBF神经网络的学习能力，自适应调整和大规模数据融合特性来提高交通流预测的准确性。通过实例仿真计算证明，这种方法能够有效提升短时交通流预测精度。
  • 短时交通流量预测中的小波神经网络应用.zip_基于小波神经网络的交通流短期预测_小波分析_流量预测_网络模型
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    本研究探讨了基于小波神经网络的交通流短期预测方法，结合小波分析与神经网络技术，旨在提高短时交通流量预测精度。 本段落提出了一种基于小波神经网络的短时交通流量预测模型。由于短时交通流量具有随机性和非线性特征，这使得传统预测方法难以准确捕捉其变化规律，并且传统的神经网络容易陷入局部最优解，导致泛化能力较差，从而影响了预测精度。 相比之下，小波神经网络能够对这些复杂特性进行有效的局部分析和非线性建模。通过实验验证，该模型显著提高了短时交通流量的预测准确性，显示出更强的应用价值。
  • 基于BP神经网络的短期交通流量组合预测模型
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    本研究提出了一种结合多变量分析与改进型BP算法的短期交通流量预测模型，旨在提高城市道路交通流预测精度和可靠性。 基于BP神经网络的短时交通流组合预测模型探讨了杜文斌与程铁信。短时交通流量预测一直是交通预测中的重点和难点问题。鉴于短时交通数据具有复杂的时空特性，该研究充分考虑到了连续时间点及日期的数据特点。
  • 基于小波神经网络的短期交通流量时间序列预测
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    本文提出了一种基于小波神经网络的方法，用于分析和预测短期交通流量的时间序列数据，旨在提升预测准确性和效率。 本代码主要利用MATLAB工具进行小波神经网络的时间序列预测仿真，实现短时交通流量预测的模拟。
  • 基于图神经网络的交通流量预测.rar
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    本研究利用图神经网络技术对城市道路交通流量进行精准预测，旨在提升交通管理效率及减少拥堵现象。模型结合了时空特征，有效捕捉复杂的城市路网结构与动态变化规律。 基于时序图神经网络的交通流预测方法利用GNN来实现对不同路段交通流量的预测。
  • 时间序列预测中的小波神经网络——短期交通流量预测.zip
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    本研究探讨了利用小波神经网络进行时间序列分析的方法，并将其应用于短期交通流量预测。通过结合小波变换和人工神经网络的优点，模型能够有效捕捉数据中的非线性特征及周期变化模式，从而提高预测精度。研究成果为城市智能交通系统的优化提供了新的技术手段。 小波神经网络在时间序列预测中的应用——短时交通流量预测的MATLAB程序。