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小波神经网络用于短时交通流量的预测 - 压缩包。

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简介：
利用小波神经网络技术，针对短时交通流量预测问题，开发了一套基于MATLAB的程序。该程序采用小波神经网络模型，能够有效地进行时间序列预测，从而实现对短时交通流量的精准把握。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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
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    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。
     
  • 交通流预测的小波神经网络代码
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    本项目提供一种基于小波变换和神经网络结合的交通流量预测方法的实现代码，适用于智能交通系统中的短期交通预测。 小波神经网络代码用于交通流预测（解压后查看chapter23）。
     
  • 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。
     
  • 基于小波神经网络的短期交通流量预测函数与数据(Matlab).rar
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    本资源为一个使用Matlab编写的程序文件，旨在通过构建小波神经网络模型来进行短期交通流量预测。包含详细的预测函数和相关数据集。 标题中的“小波神经网络短时交通流量的预测函数及数据（Matlab）.rar”表明这个压缩包包含了使用小波神经网络预测交通流量的Matlab代码和相关数据集。小波神经网络是一种结合了小波理论与神经网络的预测模型，特别适合处理具有时变特性的数据，如随时间变化的序列数据。 这里主要讨论以下几个关键知识点： 1. **小波神经网络**：这是一种具有小波分析特性的神经网络结构。它利用小波函数作为激活函数，可以对非线性和局部特性进行有效建模，适用于信号处理和预测任务。通常包含输入层、小波隐藏层和输出层。 2. **Matlab**：一种广泛应用于科学计算、数据分析和工程领域的高级编程语言和环境，在本案例中被用作实现小波神经网络及数据处理的工具。 3. **时间序列分析**：交通流量预测通常涉及通过历史数据模式来预测未来趋势的时间序列分析。小波神经网络可以很好地处理这些局部特征与非线性关系。 4. **交通流量预测**：优化城市交通管理和规划的重要组成部分，它基于过去的车辆数量、速度和密度等信息进行预测。 5. 压缩包中包含的两个文件“d_mymorlet.m”、“mymorlet.m”，可能定义了小波函数。mymorlet通常用于表示自定义的小波函数，“traffic_flux.mat”则很可能是包含了实际交通流量数据集，方便训练和测试模型。 这个压缩包提供了使用小波神经网络预测交通流量的完整实例，包括数据集、小波函数定义以及可能的应用代码。对于想了解或学习如何应用这种技术解决实际问题的人来说，这是一个宝贵的资源。
     
  • 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。