该文件包含小波神经网络用于预测短时交通流量的函数以及相关数据，文件格式为Matlab的.rar压缩包。

简介：
标题“小波神经网络短时交通流量的预测函数及数据（Matlab）.rar”表明该压缩包内包含用于预测交通流量的Matlab代码以及相关的支持数据集。小波神经网络是一种融合了小波理论与神经网络技术的预测模型，尤其适用于处理具有时变特性的数据，例如随时间推移而变化的交通流量序列。在此，我们将重点阐述以下几个关键知识点：1. **小波神经网络**：小波神经网络（Wavelet Neural Network, WNN）是一种具备小波分析功能的神经网络结构。它巧妙地运用小波函数作为激活函数，从而能够有效地捕捉非线性以及局部特征，这使其在信号处理和预测任务中表现出色。典型的小波神经网络架构通常包括输入层、小波隐藏层和输出层，其中小波隐藏层能够捕捉到不同尺度和位置上的信息。2. **Matlab**：Matlab作为一种在科学计算、数据分析和工程领域得到广泛应用的强大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并处理交通流量数据的关键工具。其卓越的矩阵运算能力以及丰富的科学计算库使得解决复杂的数学问题变得异常便捷。3. **时间序列分析**：时间序列是指按时间顺序排列的一系列数据点；交通流量预测通常需要依赖时间序列分析技术，通过对历史数据的模式进行深入分析来预判未来的趋势。小波神经网络能够有效地处理时间序列中的局部特征和非线性关系。4. **交通流量预测**：交通流量预测是城市交通管理和规划中至关重要的一环，它有助于优化交通管理策略、缓解拥堵状况并提升道路通行效率。预测过程通常基于过去的交通数据，例如车辆数量、速度和密度等信息；由于其对非平稳性和局部特征的高度适应性，小波神经网络因此成为一种高效且可靠的预测方法。5. **资源共享计划**：该资源的提供可能源于社区分享平台，例如（China Software Developer Network）博客上的资源，博主“xianshengsan”分享了其研究成果及代码，为其他开发者提供了宝贵的参考和学习机会。6. **d_mymorlet.m、mymorlet.m**：这两个文件很可能包含了定义自定义小波函数的Matlab脚本。“mymorlet”通常用于表示用户自定义的小波函数，“d_”可能代表特定版本或应用场景。“mymorlet”函数在小波神经网络中被用于提取数据的局部特征信息。7. **traffic_flux.mat**：这是一个Matlab数据文件，极有可能包含实际的交通流量数据集，用于训练和小波神经网络模型的测试与验证。Matlab的.mat文件格式常被用于存储变量以便于在程序中直接加载和使用；该压缩包提供了利用小波神经网络进行交通流量预测的一个完整实例，涵盖了数据集、自定义的小波函数定义以及可能的训练与预测代码片段。对于希望了解或学习如何运用小波神经网络解决实际问题的Matlab用户而言，这是一个非常有价值的资源材料。