40.MATLAB神经网络43个案例分析小波神经网络的时间序列预测-短时交通流量预测.zip资源-CSDN文库

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MATLAB神经网络是数据建模和预测的强大工具，尤其在时间序列分析中有着广泛的应用。本案例集聚焦于小波神经网络（Wavelet Neural Network, WNN）在预测短时交通流量上的应用，通过43个具体的案例进行深入探讨。BP神经网络（Backpropagation Neural Network）是神经网络的一种经典模型，常用于训练多层感知器，解决非线性问题。小波神经网络结合了小波分析的局部特性和神经网络的非线性映射能力，使得它在处理时间序列数据时具有更好的频率解析能力和时空局部特性。在交通流量预测中，这种特性尤为重要，因为交通流量往往受到多种因素的影响，如时间、天气、节假日等，这些因素在不同时间段内的影响程度不同。我们需要理解小波神经网络的基本结构。WNN通常包含三个主要部分：输入层、隐藏层和输出层。输入层用于接收原始数据，隐藏层包含小波基函数和BP神经网络的连接权重，输出层则生成预测结果。在训练过程中，网络通过反向传播算法调整权重以最小化预测误差。接下来，我们将重点关注如何在MATLAB中构建和训练小波神经网络。MATLAB提供了神经网络工具箱（Neural Network Toolbox），其中包含了创建、训练和评估神经网络的函数。对于WNN，我们可以使用`wntool`图形用户界面或者编程接口来配置网络结构，如节点数量、小波类型等，并利用`train`函数进行训练。在交通流量预测的案例中，数据预处理是关键步骤。这包括数据清洗、异常值检测、归一化等，以提高模型的稳定性和预测准确性。MATLAB提供了一系列的数据预处理工具，如`normalize`函数用于数据标准化。训练过程中，我们需要注意网络的过拟合或欠拟合问题。可以通过调整学习率、动量项、早停策略等参数来优化训练过程。同时，交叉验证可以帮助评估模型的泛化能力，防止模型对训练数据过于适应。在预测阶段，使用训练好的网络对新的交通流量数据进行前向传播计算，得到预测结果。为了验证模型的性能，通常会使用诸如均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等指标来评估预测与实际值之间的差异。总结43个案例，每个案例可能涉及不同的数据集、网络结构、训练策略和预测效果分析，旨在帮助读者逐步掌握小波神经网络在交通流量预测中的应用技巧。通过深入研究这些案例，读者不仅可以理解小波神经网络的工作原理，还能学会如何在MATLAB环境下灵活运用，解决实际问题。 MATLAB神经网络和小波神经网络在时间序列预测中的应用是一个复杂而富有挑战性的领域。通过43个案例分析，我们可以系统地学习和实践如何利用WNN来预测短时交通流量，提升预测的准确性和实用性。同时，这些案例也为其他类似时间序列预测问题提供了宝贵的参考。

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40.MATLAB神经网络43个案例分析小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测.zip （4个子文件）

chapter32

mymorlet.m 90B

traffic_flux.mat 2KB

d_mymorlet.m 97B

wavenn.m 5KB

%% 该代码为基于小波神经网络的交通流预测代码 % % <html> % <table border="0" width="600px" id="table1"> <tr> <td>该案例作者申明：</td> </tr> <tr><td>1：本人长期驻扎在此<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/forum-158-1.html">板块</a>里，对该案例提问，做到有问必答。本套书籍官方网站为：<a href="http://video.ourmatlab.com">video.ourmatlab.com</a></td></tr><tr> <td>2：点此<a href="http://union.dangdang.com/transfer/transfer.aspx?from=P-284318&backurl=http://www.dangdang.com/">从当当预定本书</a>：<a href="http://union.dangdang.com/transfer/transfer.aspx?from=P-284318&backurl=http://www.dangdang.com/">《Matlab神经网络30个案例分析》</a>。</td></tr><tr> <td>3：此案例有配套的教学视频，视频下载方式<a href="http://video.ourmatlab.com/vbuy.html">video.ourmatlab.com/vbuy.html</a>。 </td> </tr> <tr> <td> 4：此案例为原创案例，转载请注明出处（《Matlab神经网络30个案例分析》）。</td> </tr> <tr> <td> 5：若此案例碰巧与您的研究有关联，我们欢迎您提意见，要求等，我们考虑后可以加在案例里。</td> </tr> </table> % </html> %% 清空环境变量 clc clear %% 网络参数配置 load traffic_flux input output input_test output_test M=size(input,2); %输入节点个数 N=size(output,2); %输出节点个数 n=6; %隐形节点个数 lr1=0.01; %学习概率 lr2=0.001; %学习概率 maxgen=100; %迭代次数 %权值初始化 Wjk=randn(n,M);Wjk_1=Wjk;Wjk_2=Wjk_1; Wij=randn(N,n);Wij_1=Wij;Wij_2=Wij_1; a=randn(1,n);a_1=a;a_2=a_1; b=randn(1,n);b_1=b;b_2=b_1; %节点初始化 y=zeros(1,N); net=zeros(1,n); net_ab=zeros(1,n); %权值学习增量初始化 d_Wjk=zeros(n,M); d_Wij=zeros(N,n); d_a=zeros(1,n); d_b=zeros(1,n); %% 输入输出数据归一化 [inputn,inputps]=mapminmax(input'); [outputn,outputps]=mapminmax(output'); inputn=inputn'; outputn=outputn'; error=zeros(1,maxgen); %% 网络训练 for i=1:maxgen %误差累计 error(i)=0; % 循环训练 for kk=1:size(input,1) x=inputn(kk,:); yqw=outputn(kk,:); for j=1:n for k=1:M net(j)=net(j)+Wjk(j,k)*x(k); net_ab(j)=(net(j)-b(j))/a(j); end temp=mymorlet(net_ab(j)); for k=1:N y=y+Wij(k,j)*temp; %小波函数 end end %计算误差和 error(i)=error(i)+sum(abs(yqw-y)); %权值调整 for j=1:n %计算d_Wij temp=mymorlet(net_ab(j)); for k=1:N d_Wij(k,j)=d_Wij(k,j)-(yqw(k)-y(k))*temp; end %计算d_Wjk temp=d_mymorlet(net_ab(j)); for k=1:M for l=1:N d_Wjk(j,k)=d_Wjk(j,k)+(yqw(l)-y(l))*Wij(l,j) ; end d_Wjk(j,k)=-d_Wjk(j,k)*temp*x(k)/a(j); end %计算d_b for k=1:N d_b(j)=d_b(j)+(yqw(k)-y(k))*Wij(k,j); end d_b(j)=d_b(j)*temp/a(j); %计算d_a for k=1:N d_a(j)=d_a(j)+(yqw(k)-y(k))*Wij(k,j); end d_a(j)=d_a(j)*temp*((net(j)-b(j))/b(j))/a(j); end %权值参数更新 Wij=Wij-lr1*d_Wij; Wjk=Wjk-lr1*d_Wjk; b=b-lr2*d_b; a=a-lr2*d_a; d_Wjk=zeros(n,M); d_Wij=zeros(N,n); d_a=zeros(1,n); d_b=zeros(1,n); y=zeros(1,N); net=zeros(1,n); net_ab=zeros(1,n); Wjk_1=Wjk;Wjk_2=Wjk_1; Wij_1=Wij;Wij_2=Wij_1; a_1=a;a_2=a_1; b_1=b;b_2=b_1; end end %% 网络预测 %预测输入归一化 x=mapminmax('apply',input_test',inputps); x=x'; yuce=zeros(92,1); %网络预测 for i=1:92 x_test=x(i,:); for j=1:1:n for k=1:1:M net(j)=net(j)+Wjk(j,k)*x_test(k); net_ab(j)=(net(j)-b(j))/a(j); end temp=mymorlet(net_ab(j)); for k=1:N y(k)=y(k)+Wij(k,j)*temp ; end end yuce(i)=y(k); y=zeros(1,N); net=zeros(1,n); net_ab=zeros(1,n); end %预测输出反归一化 ynn=mapminmax('reverse',yuce,outputps); %% 结果分析 figure(1) plot(ynn,'r*:') hold on plot(output_test,'bo--') title('预测交通流量','fontsize',12) legend('预测交通流量','实际交通流量','fontsize',12) xlabel('时间点') ylabel('交通流量') web browser www.matlabsky.com %% % <html> % <table width="656" align="left" > <tr><td align="center"><a href="http://video.ourmatlab.com/">Matlab神经网络30个案例分析</a>相关论坛：《Matlab神经网络30个案例分析》官方网站：<a href="http://video.ourmatlab.com">video.ourmatlab.com</a>Matlab技术论坛：<a href="http://www.matlabsky.com">www.matlabsky.com</a>Matlab函数百科：<a href="http://www.mfun.la">www.mfun.la</a>Matlab中文论坛：<a href="http://www.ilovematlab.com">www.ilovematlab.com</a></td> </tr></table> % </html>

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