Matlab实现BP神经网络交通预测源代码分享

"该资源提供了一段使用BP神经网络在Matlab7.0平台上进行交通量预测的源代码。代码适用于1986年至2000年间的交通数据，数据集包含15年的月度交通量，每3个月作为一个输入，最后一个值作为输出。作者为akjuan，版权归属于www.4math.cn。代码中包含了数据预处理、神经网络模型构建及训练、以及数据划分等关键步骤。" 详细说明: 这段代码主要展示了如何利用BP神经网络在Matlab环境下进行交通流量预测。BP（Backpropagation）神经网络是一种广泛应用的人工神经网络，它通过反向传播算法来调整权重，以最小化预测值与实际值之间的误差。 1. **数据预处理**： - 首先，代码定义了时间范围`year`为1986年至2000年，交通量数据`p`是一个15行3列的矩阵，每一列代表连续3个月的交通量。 - 使用`mapminmax`函数将输入数据`p`和目标数据`t`归一化到[-1,1]区间，这有助于神经网络更快收敛，且避免因数据范围差异过大导致的问题。归一化后的数据分别存储在`normInput`和`normTarget`中，同时保留了原始数据的缩放参数`ps`和`ts`，以便于后期恢复原值。 2. **数据划分**： - `dividevec`函数用于将数据集分割为训练集(trainV)、验证集(valV)和测试集(testV)。其中，训练集用于训练神经网络，验证集用于调整网络参数（如学习率、隐藏层节点数等），测试集则用于评估模型的泛化能力。这里的`valPercent`和`testPercent`分别代表验证集和测试集占总数据的比例。 3. **神经网络模型构建**： - 虽然源代码中没有明确展示神经网络的具体结构，但在实际应用中，通常会包含输入层（对应归一化的交通量）、隐藏层和输出层。隐藏层的节点数可能需要通过实验来确定，以找到最佳性能的网络结构。 - 在Matlab中，可以使用`newff`函数创建BP神经网络，定义输入、隐藏和输出层的节点数，以及激活函数等。 4. **模型训练**： - 通过`train`函数对神经网络进行训练，调整权重以最小化预测误差。训练过程可能包括设定训练次数、学习率、动量项等参数。 5. **模型预测**： - 训练完成后，使用`sim`函数对测试集进行预测，得到预测的交通量。 6. **结果评估**： - 最后，通过比较预测结果与实际值，计算预测误差，例如均方误差(MSE)或平均绝对误差(MAE)，以评估模型的预测性能。 7. **数据恢复**： - 为了将预测结果转换回原始尺度，可以使用之前保存的缩放参数`ps`和`ts`，通过`mapminmax`的逆操作进行恢复。 这段代码提供了BP神经网络进行交通预测的一个基础示例，实际应用中可能需要根据具体数据和需求对网络结构、训练参数等进行调整。