【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：基于小波神经网络的交通流预测代码_小波神经网络_交通流预测_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

针对现有预测方法未能充分揭示交通流内部的本质规律，提出了一种基于深度学习的短时交通流预测方法。该方法结合深度信念网路模型（DBN）与支持向量回归分类器（SVR）作为预测模型，利用差分去除交通流数据的趋势向，用深度信念网络模型进行交通流特征学习，在网络顶层连接支持向量回归模型进行流量预测。实际交通流数据测试结果表明，提出的预测模型与传统预测模型相比具有更高的预测精度，预测性能提高了18.01%，是一种有效的交通流预测方法。

为减轻日益严重的交通拥堵问题，实现智能交通管控，给交通流诱导和交通出行提供准确实时的交通流预测数据，设计了基于长短时记忆神经网络（LSTM）和BP神经网络结合的LSTM-BP组合模型算法.挖掘已知交通流数据的特征因子，建立时间序列预测模型框架，借助Matlab完成从数据的处理到模型的仿真，实现基于LSTM-BP的短时交通流精确预测.通过与LSTM\BP\WNN三种预测网络模型的对比，结果表明LSTM-BP预测的时间序列具有较高的精度和稳定性.该模型的搭建，可对交通分布的预测、交通方式的划分、实时交通流的分配提供依据和参考.

完整代码，可直接运行

完整代码，可直接运行

本文针对交通数据挖掘领域的交通流预测问题进行研究和实现.主要对数据挖掘技术应用于交通流数据的特征选择和交通流预测模型的建立提出算法.在对采样数据进行清洗后，以分类与回归决策树作为基学习器，采用梯度提升决策树进行回归拟合，计算出交通数据的特征重要度.并以此重要度作为自适应特征选择的依据.其次，采用聚类算法对选取后的特征数据进行聚类分析，缩小样本大小的同时，同类数据更加相似.最后，以实时数据匹配相应聚类作为训练数据集，使用经过人工鱼群算法优化参数后的支持向量机进行交通流预测.本文结尾通过实验数据论证本文所提出的算法和模型.

基于花授粉算法和神经网络的短时交通流预测研究.docx

基于遗传算法径向基神经网络的交通流预测，楼旭伟，楼辉波，为提高径向基(RBF)神经网络预测模型对交通流预测的准确性，提出了一种基于遗传算法优化径向基神经网络的交通流预测方法。利用遗传�

利用相空间重构和RBF神经网络对高速公路的交通流量进行短时间的预测

短时交通流的准确高效预测对于智能交通系统的应用十分关键，但较强的非线性和噪声干扰使其对模型的灵活性要求较高,并且还需在尽可能短的时间内处理大量的数据。因此，讨论了用随机森林模型对短时交通流进行预测，该模型具有比单棵树更强的泛化能力，参数调节方便，计算高效，且稳定性好。观察交通流数据在较长时间跨度上的变化后，提取出主要特征变量构造输入空间，对模型进行训练后，在测试集上的预测准确率约为94%。与目前广泛使用的支持向量机模型进行对比分析，结果显示随机森林预测不仅准确率稍好于支持向量机，而且在效率、易用性及未来应用的扩展上都要优于支持向量机。