prediction short term traffic flow_short_beautifultad_小波神经网络_tra

标题中的"prediction short term traffic flow_short_beautifultad_小波神经网络_tra"表明了这是一个关于使用小波神经网络进行短时交通流量预测的项目。在这个项目中，开发者运用了先进的数学工具——小波分析，结合神经网络模型来预测交通流的变化，以帮助城市交通管理和规划。 在描述中提到的“短时交通流量预测小波神经网络的时间序列预测MATLAB源码”表明，这个项目是用MATLAB编程语言实现的。MATLAB是一种广泛用于科学计算、数据分析和工程应用的高级编程环境，尤其适合处理时间序列数据和构建复杂模型。小波神经网络（Wavelet Neural Network, WNN）是一种结合了小波理论和神经网络优势的预测模型，它能够捕捉非线性、非平稳的时间序列特征，非常适合处理交通流量这种复杂且动态的数据。 小波神经网络的核心在于小波分析，这是一种多分辨率分析方法，可以对信号进行时频局部化分析，提取不同尺度和位置的信息。在交通流量预测中，小波分析能够分解出不同时间尺度上的流量模式，帮助识别短期和长期的交通趋势。 在实际应用中，交通流量数据通常表现为非平稳的时序数据，具有随机性和周期性，而小波神经网络能有效地处理这类数据。通过训练神经网络，我们可以调整其权重和阈值，使其适应特定的交通流量数据集，从而提高预测精度。 压缩包内的文件名称"prediction of short-term traffic flow prediction"可能包含实现整个预测流程的MATLAB代码，包括数据预处理、小波分解、神经网络模型构建、训练、验证和预测等步骤。代码可能还包含了数据读取、结果可视化等相关功能。 这个项目提供了一个基于小波神经网络的短时交通流量预测模型，对于理解交通流量预测的方法、学习MATLAB编程以及小波分析在实际问题中的应用都有很高的参考价值。通过深入研究这个项目，可以提升在交通管理、智能交通系统和大数据预测等方面的专业技能。