基于Matlab的短时交通流预测算法——小波神经网络

交通流预测在城市交通管理和交通规划中起着重要的作用。准确地预测交通流量有助于优化交通信号控制、减少交通拥堵，并提高交通系统的效率。本文将介绍一种基于Matlab的短时交通流预测算法——小波神经网络，并提供相应的源代码。

1. 简介
   小波神经网络是一种结合了小波分析和神经网络的预测方法。通过小波分析，可以将原始时间序列分解为不同尺度的子序列，从而提取出不同频率成分的特征。神经网络则用于建立输入与输出之间的非线性映射关系。小波神经网络综合了小波分析的多尺度特性和神经网络的自适应学习能力，能够有效地处理非线性、非平稳的交通流数据。

2. 算法步骤
   （1）数据预处理：首先，需要对原始的交通流量数据进行预处理。可以采用平滑技术对数据进行去噪，如移动平均或中值滤波。此外，还可以对数据进行归一化处理，将其转化为0到1之间的范围，以提高神经网络的训练效果。

（2）小波分解：将预处理后的交通流量数据进行小波分解，得到不同尺度的子序列。小波分解可以使用Matlab中的Wavelet Toolbox来实现，其中常用的小波函数有Daubechies小波、Haar小波等。选择合适的小波基函数对数据进行分解，可以提取出不同时间尺度下的交通流量特征。

（3）特征提取：从小波分解得到的子序列中提取特征。可以使用统计特征如均值、方差、最大值、最小值等，或者利用频域特征如能量、功率谱密度等。特征提取的目的是将原始数据转化为可供神经网络训练的输入。

（4）神经网络建模：使用提取的特征作为神经网络的输入，交通流量作为输出，建立小波神经网络模型。可以选择不同类型的神经网络结构，如前馈神经网络（Feedforward Neural Network）或循环神经网络