案例23 短时交通流量预测的小波神经网络时间序列分析.zip

简介：
本案例探讨了短时交通流量预测的应用，采用小波神经网络对时间序列数据进行高效分析，为智能交通系统优化提供技术支持。 小波神经网络（Wavelet Neural Network, WNN）结合了小波分析与神经网络模型的优势，在时间序列预测领域有着广泛应用，尤其是在处理非线性、非平稳数据方面表现突出。本段落探讨的是短时交通流量的预测问题，这是一个具有实时性强和波动大特点的时间序列挑战。 WNN利用小波变换的优点对信号进行多分辨率分析，并能捕捉不同时间尺度上的特征变化。Morlet小波函数因其良好的局部化特性，在此案例中可能被采用以平衡时间和频率分辨率，尤其适用于处理周期性和非线性问题的场景。 文件`d_mymorlet.m` 和 `mymorlet.m` 可能用于实现Morlet小波变换，并对交通流量数据进行分析。而存储于`traffic_flux.mat`中的样本数据包括了不同时间点上的交通流量值，这些将作为训练和测试WNN的输入。 文件`wavenn.asv` 和 `wavenn.m` 分别代表了WNN实现的核心部分。“ASV”可能表示“Auto Scaling Variable”，用于自动调整网络参数以优化性能。在预测短时交通流量的过程中，通常会经历以下步骤： 1. 数据预处理：使用小波变换提取原始数据的特征信息。 2. 网络构建：设计并建立WNN模型包括输入层、隐藏层和输出层，并利用隐藏节点的小波系数来捕捉不同尺度的信息。 3. 训练过程：通过优化算法（如梯度下降或Levenberg-Marquardt）调整网络参数，使预测结果接近实际值。 4. 预测与评估：基于训练好的模型对未来交通流量进行预测，并利用误差指标（例如均方误差和平均绝对误差）来评价预测效果。 综上所述，本段落中使用的小波神经网络方法通过结合小波分析和神经网络技术，在解决短时交通流量的非线性、非平稳特性方面提供了一种有效的解决方案。通过对提供的代码进行运行，我们可以深入了解具体的小波函数实现细节、WNN结构以及训练流程，并进一步理解其在时间序列预测中的应用价值。