【课题推荐】深度学习驱动的交通流量预测系统

以下是一个集成数据预处理、LSTM建模和卡尔曼滤波优化的交通流量预测MATLAB例程，所有功能集成在单个文件中便于调试：

MATLAB源代码

%% 交通流量预测系统集成例程
% 包含LSTM建模、数据预处理、卡尔曼滤波优化和可视化
clearvars; close all; clc

%% 数据加载与预处理
data = readtable('traffic_flow.csv'); % 加载CSV数据集
flow = data.Flow; time = data.Timestamp;

% 数据标准化
[flow_norm, ps] = mapminmax(flow', 0, 1); 
flow_norm = flow_norm';

% 构建时序样本 (用前6个时段预测下1个时段)
seq_length = 6;  
[X, Y] = createDataset(flow_norm, seq_length);

% 数据集划分
train_ratio = 0.7;
train_size = round(train_ratio * numel(Y));
XTrain = X(1:train_size,:); YTrain = Y(1:train_size);
XTest = X(train_size+1:end,:); YTest = Y(train_size+1:end);

%% LSTM模型构建
numFeatures = 1; numHiddenUnits = 64;
layers = [...
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last')
    fullyConnectedLayer(32)
    dropoutLayer(0.3)
    fullyConnectedLayer(1)
    regressionLayer];

options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 50, ...
    'MiniBatchSize', 32, ...
    'ValidationData',{XTest,YTest}, ...
    'Plots','training-progress');

%% 模型训练与预测
net = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options);
pred = predict(net, XTest);

%% 卡尔曼滤波优化预测结果
% 状态方程参数
A = 1; H = 1; Q = 0.1; R = 0.5;
x_hat = zeros(size(YTest)); P = zeros(size(YTest));
x_hat(1) = YTest(1); P(1) = 1;

for k = 2:length(YTest)
    % 预测步骤
    x_pred = A * x_hat(k-1);
    P_pred = A * P(k-1) * A' + Q;
    
    % 更新步骤
    K = P_pred * H' / (H * P_pred * H' + R);
    x_hat(k) = x_pred + K * (pred(k) - H * x_pred);
    P(k) = (1 - K * H) * P_pred;
end

%% 结果反标准化与评估
test_pred = mapminmax('reverse', x_hat, ps);
true_values = mapminmax('reverse', YTest, ps);

% 计算指标
rmse = sqrt(mean((true_values - test_pred).^2));
mae = mean(abs(true_values - test_pred));
fprintf('RMSE: %.2f, MAE: %.2f\n', rmse, mae);

%% 可视化对比
figure
plot(true_values,'b-','LineWidth',1.5)
hold on
plot(test_pred,'r--','LineWidth',1.5)
legend('实际流量','预测流量')
title('交通流量预测结果对比')
xlabel('时间步'); ylabel('标准化流量');

%% 辅助函数：构建时序数据集
function [X, Y] = createDataset(data, seqLength)
    X = []; Y = [];
    for i = 1:length(data)-seqLength
        X = [X; data(i:i+seqLength-1)];
        Y = [Y; data(i+seqLength)];
    end
    X = num2cell(X',1)';  % 转换为cell数组格式
end

关键特性说明

1. 端到端流程：包含数据加载→预处理→LSTM建模→卡尔曼滤波优化→可视化全流程

2. 创新点融合：

   • 采用序列到序列(seq2seq)结构捕捉时序特征
   • 引入卡尔曼滤波对LSTM输出进行动态修正
   • 包含标准化处理和滑动窗口构建

3. 调试建议：

   • 调整seq_length参数改变历史窗口长度
   • 修改LSTM层numHiddenUnits调节模型复杂度
   • 调节卡尔曼滤波参数Q/R平衡预测稳定性

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