小波神经网路口交通流量预测代码

小波神经网络（Wavelet Neural Network，WNN）是一种结合了小波分析与人工神经网络技术的模型，常用于处理非线性和时间局部相关的复杂数据，如交通流量预测。在编写这样的代码时，通常包括以下几个步骤：

1. **数据预处理**：收集交通流量的历史数据，进行清洗、填充缺失值、归一化等操作。

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

data = pd.read_csv("traffic_data.csv")
scaler = MinMaxScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)

2. **特征提取**：利用小波分解获取不同尺度和频率的信息，这有助于捕捉流量变化的细节。

from pywt import wavedec

wavelet_coeffs = wavedec(scaled_data, 'db4')

3. **构建小波神经网络模型**：设计包含输入层、隐藏层（可能有多个小波系数作为输入）和输出层的模型结构，选择适当的激活函数和损失函数。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_shape=(len(wavelet_coeffs[0]),)))
# 添加更多的隐藏层...
model.add(Dense(1))  # 输出层，预测未来某时刻的交通流量

4. **训练模型**：使用历史数据训练模型，并进行反褶积将小波系数转换回原始空间。

model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
model.fit(wavelet_coeffs, target_data, epochs=100, batch_size=32)

5. **预测及评估**：使用训练好的模型对未来一段时间内的交通流量进行预测，并通过指标（如RMSE）评估预测效果。

predictions = model.predict(wavelet_coeffs_test)
mse = mean_squared_error(target_data_test, predictions)