svm预测短时交通流量matlab
时间: 2023-09-08 10:13:22 浏览: 50
以下是使用SVM预测短时交通流量的MATLAB代码示例:
```matlab
% 读取数据
data = xlsread('traffic_data.xlsx');
X = data(:, 1:4); % 特征向量(时间、天气、节假日、车流量)
y = data(:, 5); % 目标值(交通流量)
% 划分训练集和测试集
train_ratio = 0.8; % 训练集比例
train_num = round(size(data, 1) * train_ratio); % 训练集数量
test_num = size(data, 1) - train_num; % 测试集数量
train_X = X(1:train_num, :);
train_y = y(1:train_num, :);
test_X = X(train_num+1:end, :);
test_y = y(train_num+1:end, :);
% SVM模型训练
svm_model = fitrsvm(train_X, train_y, 'KernelFunction', 'linear');
% SVM模型预测
pred_y = predict(svm_model, test_X);
% 计算预测误差
mse = sum((pred_y - test_y).^2) / test_num;
rmse = sqrt(mse);
mae = sum(abs(pred_y - test_y)) / test_num;
% 绘制预测结果图
figure;
plot(1:test_num, test_y, 'b.-', 1:test_num, pred_y, 'r.-');
legend('实际值', '预测值');
title(sprintf('SVM预测短时交通流量(RMSE=%.2f,MAE=%.2f)', rmse, mae));
xlabel('样本序号');
ylabel('交通流量');
```
其中,`traffic_data.xlsx`是存储了历史交通流量数据的Excel文件,包含5列数据:时间、天气、节假日、车流量和目标值(交通流量)。代码将数据划分为训练集和测试集,并使用线性核函数的SVM模型进行训练和预测。最后,计算预测误差并绘制预测结果图。