基于 MATLAB 的 BP 神经网络公路运量预测

基于 MATLAB 的 BP 神经网络公路运量预测

随着人们生活水平的不断提高，交通工具得到了广泛的应用，使得道路的使用量也越来越大。而对于政府部门和交通管理部门来说，合理地规划道路网络，对于公众的出行安全和交通事故的减少都至关重要。因此，对于公路的运量预测就显得尤为重要。

本文将介绍基于 MATLAB 的 BP 神经网络公路运量预测，并附上相应的源代码。

一、神经网络

神经网络是一种能够模拟人脑的计算方法，其结构由多个处理单元（神经元）组成，每个神经元接收一定数量的输入信号，并通过一个非线性函数来处理这些信号，最终输出结果。神经网络的学习过程通常采用反向传播（Back Propagation）算法。

二、BP 算法

BP 算法是一种神经网络的学习算法，其主要思想是通过调整网络中各神经元间的连接权值，使得网络输出误差最小。BP 算法分为两个过程：正向传播和误差反向传播。正向传播时，输入数据从输入层逐层传递至输出层，并得到神经网络的输出结果。误差反向传播时，利用输出误差对各个神经元的权值和阈值进行修正，从而使得神经网络的输出误差最小。

三、公路运量预测

公路运量预测是指预测未来一段时间内公路交通流量的大小，通常采用 BP 神经网络进行预测。公路运量预测所需要的数据主要包括历史交通流量数据、天气预报、节假日等因素。

四、基于 MATLAB 的 BP 神经网络公路运量预测

下面是基于 MATLAB 的 BP 神经网络公路运量预测的源代码。

1. 数据预处理

数据预处理主要包括去噪、数据归一化、数据划分等步骤。具体实现如下：