小波神经网络的时间序列预测-短时交通流量预测.

城市道路交通流量预测方法随着城市化进程的加速，城市道路交通流量的预测变得越来越重要。

准确预测交通流量可以帮助交通管理部门合理规划道路网络，优化交通流动，提高交通效率。

本文将介绍一些常见的城市道路交通流量预测方法，包括传统方法和基于人工智能的方法。

一、传统方法1.时间序列分析时间序列分析是一种常用的交通流量预测方法。

该方法基于历史交通数据，通过分析时间序列的趋势和周期性，预测未来的交通流量。

常用的时间序列分析方法包括自回归移动平均模型（ARIMA）和季节性自回归移动平均模型（SARIMA）等。

这些方法在一定程度上可以预测交通流量的长期趋势和季节性变化，但对于突发事件的影响预测能力有限。

2.回归分析回归分析是另一种常见的交通流量预测方法。

该方法通过建立交通流量与影响因素（如时间、天气、节假日等）之间的回归模型，来预测未来的交通流量。

常用的回归模型包括线性回归模型和多元回归模型等。

回归分析方法可以考虑多个因素对交通流量的影响，但需要准确选择和处理影响因素，否则预测结果可能不准确。

二、基于人工智能的方法1.神经网络神经网络是一种常用的人工智能方法，可以用于交通流量预测。

神经网络通过模拟人脑神经元之间的连接，学习历史交通数据的规律，并预测未来的交通流量。

常用的神经网络模型包括前馈神经网络（Feedforward Neural Network）和循环神经网络（Recurrent Neural Network）等。

神经网络方法可以自动提取数据中的特征，但需要大量的训练数据和计算资源。

2.支持向量机支持向量机是另一种常用的人工智能方法，可以用于交通流量预测。

支持向量机通过在高维空间中构建超平面，将不同类别的数据分开，从而预测未来的交通流量。

支持向量机具有较强的泛化能力，可以处理高维数据和非线性关系。

但支持向量机方法需要选择合适的核函数和调整参数，否则预测结果可能不准确。

3.深度学习深度学习是一种基于神经网络的人工智能方法，可以用于交通流量预测。

研究生必备的人工神经网络电子书汇总（31本）这些都是我从淘宝和百度文库里面搜集到的电子书，需要的可以联系我QQ：415295747，或者登录我的博客/u/17236977421.神经网络在应用科学和工程中的应用——从基础原理到复杂的模式识别5 译者序6 前9 致谢10 作者简介11 目录19 第1章从数据到模型:理解生物学、生态学和自然系统的复杂性和挑战27 第2章神经网络基础和线性数据分析模型72 第3章用于非线性模式识别的神经网络105 第4章神经网对非线性模式的学习166 第5章从数据中抽取可靠模式的神经网络模型的实现205 第6章数据探测、维数约简和特征提取235 第7章使用贝叶斯统计的神经网络模型的不确定性评估276 第8章应用自组织映射的方法发现数据中的未知聚类359 第9章神经网络在时间序列预测中的应用458 附录2.MATLB 神经网络30个案例分析第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类23 第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合33 第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合48 第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优57 第5章基于BP_Adsboost的强分类器设计——公司财务预警建模66 第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制77 第7章RBF网络的回归——非线性函数回归的实现85 第8章GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测93 第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别102 第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价112 第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算124 第12章SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别134 第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能145 第14章SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测153 第15章SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测165 第16章自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测171 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断182 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究188 第19章概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断195 第20章神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选200 第21章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断210 第22章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别220 第23章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测230 第24章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价241 第25章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类248 第26章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优255 第27章遗传算法优化计算——建模自变量降维270 第28章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测280 第29章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类289 第30章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类2.MATLAB 神经网络仿真与应用章节信息7 目录15 第1章神经网络概述38 第2章感知神经网络64 第3章自组织竞争神经网络106 第4章BP神经网络143 第5章线性神经网络171 第6章径向基函数神经网络196 第7章反馈神经网络及MA TLAB实现228 第8章神经网络预测与控制273 第9章神经网络优化及故障诊断302 第10章图形用户界面设计334 参考文献4.混合神经网络技术7 目录11 第1章绪论26 第2章基础知识43 第3章BP神经网络70 第4章RBF神经网络84 第5章Hopfield神经网络96 第6章随机神经网络114 第7章遗传神经网络158 第8章粒子群神经网络193 第9章模糊神经网络244 第lO章混沌神经网络293 第11章小波神经网络331 第12章神经网络集成356 附录5.神经网络控制（第三版）7 目录13 第1章绪19 第2章神经网络理论基础63 第3章基于神经网络的系统辨识101 第4章神经网络控制142 第5章遗传算法与神经控制179 附录203 参考文献6.脉冲耦合神经网络与数字图像处理丛书题名：智能科学技术著作丛书主要责任者：马义德主题词：神经网络; 数字图像处理出版者：科学出版社ISBN：978-7-03-022389-0出版地：北京出版日期：200807页数：3047 《智能科学技术著作丛书》序9 前13 目录21 第1章脉冲耦合神经网络50 第2章图像滤波及脉冲噪声滤波器77 第3章脉冲耦合神经网络在图像分割中的应用142 第4章脉冲耦合神经网络与图像编码185 第5章脉冲耦合神经网络与图像增强195 第6章脉冲耦合神经网络与图像融合210 第7章脉冲耦合神经网络与形态学245 第8章脉冲耦合神经网络在特征提取中的应用278 第9章脉冲耦合神经网络与数字图像签名技术292 第10章脉冲耦合神经网络与组合决策优化306 第11章脉冲耦合神经网络和小波变换322 参考文献7.混沌系统的模糊神经网络控制理论与方法主要责任者：谭文; 王耀南主题词：混沌学; 应用; 模糊控制; 神经网络出版者：科学出版社ISBN：978-7-03-021258-0出版地：北京出版日期：200805页数：2364 内容简介5 前7 目录13 第1章绪论37 第2章模糊神经网络控制理论基础70 第3章神经网络在混沌控制中的作用83 第4章基于径向基神经网络的非线性混沌控制99 第5章超混沌系统的模糊滑模控制111 第6章不确定混沌系统的模糊自适应控制120 第7章模糊神经网络在混沌时间序列预测中的应用134 第8章混沌系统的混合遗传神经网络控制150 第9章不确定混沌系统的模糊神经网络自适应控制165 第10章基于动态神经网络的混沌系统控制200 第11章基于线性矩阵不等式方法的混沌系统模糊控制223 第12章基于递归神经网络的不确定混沌系统同步245 结束语8. 智能预测控制及其MATLB 实现（第2版）丛书题名：自动控制技术应用丛书主要责任者：李国勇主题词：人工智能; 预测控制; 计算机辅助计算; 软件包出版者：电子工业出版社ISBN：978-7-121-10147-2出版地：北京出版日期：201001页数：3364 内容简介5 前7 目录13 第一篇神经网络控制及其MA TLAB实现13 第1章神经网络控制理论87 第2章MATLAB神经网络工具箱函数160 第3章基于Simulink的神经网络控制系统175 第二篇模糊逻辑控制及其MATLAB实现175 第4章模糊逻辑控制理论208 第5章MA TLAB模糊逻辑工具箱函数237 第6章模糊神经和模糊聚类及其MA TLAB实现267 第三篇模型预测控制及其MATLAB实现267 第7章模型预测控制理论281 第8章MA TLAB预测控制工具箱函数320 第9章隐式广义预测自校正控制及其MA TLAB实现334 附录A 隐式广义预测自校正控制仿真程序清单341 附录B MA TLAB函数一览表347 附录C MA TLAB函数分类索引349 参考文献9. 基于神经网络的优化设计及应用主要责任者：孙虎儿出版者：国防工业出版社ISBN：978-7-118-06282-3出版地：北京出版日期：200905页数：111目录11 第1章绪论11 1.1 优化设计发展概况20 1.2 信号处理的主要方法22 1.3 正交设计方法25 1.4 基于神经网络的立体正交优化设计概述28 第一篇基拙理论篇28 第2章基于小波变换的信号处理28 2.1 小波变换的源起与发展概述30 2.2 小波分析基础34 2.3 小波分析的工程解释35 2.4 基于小波分析的信号处理38 第3章神经网络结构的确定38 3.1 神经网络综论42 3.2 神经网络的基本原理47 3.3 人工神经网络的建模53 3.4 前馈型神经网络57 第4章正交设计法57 4.1 正交设计法的基本内容60 4.2 正交设计法的基本内容60 4.3 有交互作用的正交设计法63 4.4 方差分析法67 第二篇创新篇67 第5章立体正交表67 5.1 建立立体正交表70 5.2 立体正交表的基本性质71 5.3 立体正交试验的误差分析75 第6章立体正交优化设计75 6.1 立体正交优化设计概述77 6.2 立体正交优化设计的建模基础78 6.3 立体正交优化设计的特点79 6.4 立体正交设计的步骤及实现85 第三篇实践篇85 第7章液压振动筛参数优化设计与试验85 7.1 振动筛基本原理89 7.2 试验台设计91 7.3 模拟试验101 7.4 液压振动筛参数的立体正交优化设计108 第8章液压激振压路机的液压振动系统优化108 8.1 液压激振压路机基本原理110 8.2 液压振动轮的模型试验117 参考文献10.神经网络稳定性理论主要责任者：钟守铭; 刘碧森; 王晓梅; 范小明主题词：人工神经网络; 运动稳定性理论; 高等学校; 教材出版者：科学出版社ISBN：978-7-03-02116-2出版地：北京出版日期：200806页数：289内容简介5 前7 目录11 第1章绪论73 第2章Hopfield型神经网络的稳定性97 第3章细胞神经网络的稳定性150 第4章二阶神经网络的稳定性212 第5章随机神经网络的稳定性243 第6章神经网络的应用291 参考文献11. 神经模糊控制理论及应用丛书题名：自动控制技术应用丛书主要责任者：李国勇主题词：神经网络; 应用; 模糊控制出版者：电子工业出版社ISBN：978-7-121-07537-7出版地：北京出版日期：200901页数：3326 目录10 第一篇神经网络理论及其MA TLAB实现12 第1章神经网络理论77 第2章MATLAB神经网络工具箱191 第3章神经网络控制系统218 第二篇模糊逻辑理论及其MATLAB实现220 第4章模糊逻辑理论258 第5章MA TLAB模糊逻辑工具箱295 第6章模糊神经和模糊聚类及其MA TLAB实现327 附录A MA TLAB程序清单334 附录B MA TLAB函数一览表340 附录C MA TLAB函数分类索引342 参考文献12.时滞递归神经网络主要责任者：王林山主题词：时滞; 递归论; 神经网络出版者：科学出版社ISBN：978-7-03-020533-9出版地：北京出版日期：200804页数：254出版说明9 前言13 目录15 第1章概述29 第2章几类递归神经网络模型44 第3章时滞局域递归神经网络的动力行为116 第4章时滞静态递归神经网络的动力行为154 第5章时滞反应扩散递归神经网络的动力行为214 第6章时滞反应扩散方程的吸引子与波动方程核截面的Hausdorff维数估计244 第7章Ляпунов定理的推广与矩阵微分方程的渐近行为研究265 索引13. 神经网络实用教程丛书题名：普通高等教育“十一五”规划教材主要责任者：张良均; 曹晶; 蒋世忠主题词：人工神经元网络; 高等学校; 教材出版者：机械工业出版社ISBN：978-7-111-23178-3出版地：北京出版日期：200802页数：1840001 7 目录0002 5 前言0003 11 第1章人工神经网络概述0004 19 第2章实用神经网络模型与学习算法0005 83 第3章神经网络优化方法0006 98 第4章nnToolKit神经网络工具包0007 135 第5章MA TLAB混合编程技术0008 175 第6章神经网络混合编程案例0009 181 附录2NDN神经网络建模仿真工具0010 194 参考文献14.细胞神经网络动力学主要责任者：黄立宏; 李雪梅主题词：神经网络; 细胞动力学; 生物数学出版者：科学出版社ISBN：978-7-03-018109-1出版地：北京出版日期：200704页数：3334 内容简介5 前7 目录9 第一章细胞神经网络的模型及基本概念30 第二章基本理论60 第三章细胞神经网络的完全稳定性118 第四章细胞神经网络的全局渐近稳定性和指数稳定性176 第五章细胞神经网络的周期解与概周期解242 第六章细胞神经网络的动力学复杂性285 第七章一维细胞神经网络的动力学性质322 参考文献15. 人工神经网络基础丛书题名：研究生用教材主要责任者：丁士圻; 郭丽华主题词：人工神经元网络出版者：哈尔滨工程大学出版社ISBN：978-7-81133-206-3出版地：哈尔滨出版日期：200803页数：2084 内容简介5 前7 目录9 第1章绪论44 第2章前向多层网络86 第3章Hopfield网络110 第4章波尔兹曼机(BM)网络简介131 第5章自组织特征映射网络(SOFM)163 第6章ART网络197 第7章人工神经网络的软件实践和仿真15.智能控制理论及应用丛书题名：国家精品课程教材主要责任者：师黎; 陈铁军; 等主题词：智能控制出版者：清华大学出版社ISBN：978-7-302-16157-8出版地：北京出版日期：200904页数：408目录17 第1章绪论30 第2章模糊控制91 第3章模糊建模和模糊辨识118 第4章神经网络控制227 第5章模糊神经网络259 第6章专家系统301 第7章遗传算法333 第8章蚁群算法351 第9章DNA计算与基于DNA的软计算389 第10章其他智能控制16. 人工神经网络及其融合应用技术∙丛书题名：智能科学技术著作丛书∙主要责任者：钟珞 ; 饶文碧 ; 邹承明∙主题词：人工神经元网络 ; 研究∙出版者：科学出版社∙ISBN：978-7-03-018325-5∙出版地：北京∙出版日期：200701∙页数：1607 目录13 第1章绪论24 第2章前馈型神经网络47 第3章反馈型神经网络58 第4章自组织型神经网络72 第5章量子神经网络81 第6章神经网络与遗传算法103 第7章神经网络与灰色系统123 第8章神经网络与专家系统139 第9章模糊神经网络159 参考文献164 附录Matlab简介17.智能技术及其应用：邵世煌教授论文集∙主要责任者：丁永生 ; 应浩 ; 等∙主题词：人工智能 ; 文集∙出版者：科学出版社∙ISBN：978-7-03-023230-4∙出版地：北京∙出版日期：200902∙页数：573目录15 治学之路，开拓之道117 解析模糊控制理论：模糊控制系统的结构和稳定性分析127 不同模糊逻辑下模糊控制器的解析结构134 一个基于“类神经元”模型的智能控制系统及其在柔性臂上的应用研究142 交通系统的模糊控制及其神经网络实现149 采用遗传算法学习的神经网络控制器164 一种采用增强式学习的模糊控制系统研究169 基因算法及其在最优搜索上的应用191 DNA计算与软计算199 采用DNA遗传算法优化设计的TS模糊控制系统206 DNA计算研究的现状与展望223 混沌系统的一种自学习模糊控制228 用遗传算法引导混沌轨道405 模糊环境的表示及机器人轨迹规划409 多变地形下机器人路径规划415 一个环境知识的自学习方法444 含有模糊和随机参数的混合机会约束规划模型469 基于规则的模糊离散事件系统建模与控制研究491 基于最优HANKEL范数近似的线性相位IIR滤波器设计507 自适应逆控制的异步电机变频调速系统研究514 带有神经网络估计器的模糊直接转矩控制551 基于移动Agent的数字水印跟踪系统的设计和实现573 采用元胞自动机机理的针织电脑编织系统591 语词计算的广义模糊约束及其传播研究598 后记18.人工神经网络原理及应用∙丛书题名：现代计算机科学技术精品教材∙主要责任者：朱大奇 ; 史慧∙主题词：人工神经元网络∙出版者：科学出版社∙ISBN：7-03-016570-5∙出版地：北京∙出版日期：200603∙页数：218目录12 第1章人工神经网络的基础知识44 第2章BP误差反传神经网络76 第3章Hopfield反馈神经网络104 第4章BAM双向联想记忆神经网络117 第5章CMAC小脑神经网络139 第6章RBF径向基函数神经网络155 第7章SOM自组织特征映射神经网络175 第8章CPN对偶传播神经网络190 第9章ART自适应谐振理论210 第10章量子神经网络19.软计算及其应用要责任者：温显斌; 张桦; 张颖等主题词：电子计算机; 计算方法出版者：科学出版社ISBN：978-7-03-023427-8出版地：北京出版日期：200902页数：189前7 目录11 第1章绪论24 第2章模拟退火算法45 第3章人工神经网络93 第4章遗传算法138 第5章支持向量机162 第6章模糊计算20计算智能与科学配方∙主要责任者：冯天瑾 ; 丁香乾∙其他责任者：杨宁 ; 马琳涛∙主题词：人工智能 ; 神经网络 ; 计算 ; 研究∙出版者：科学出版社∙ISBN：978-7-03-020603-9∙出版地：北京∙出版日期：200801∙页数：272前10 目录16 第一章绪论38 第二章产品配方与感觉品质评估65 第三章神经网络与感觉评估99 第四章知识发现与复杂相关性分析154 第五章模式识别与原料分类187 第六章支持向量机方法214 第七章进化计算配方寻优方法243 第八章计算智能的若干哲理256 第九章人机交互智能配方系统278 参考文献287 致谢21.计算智能与计算电磁学主要责任者：田雨波; 钱鉴主题词：人工智能; 神经网络; 计算; 研究出版者：科学出版社ISBN：978-7-03-021201-6出版地：北京出版日期：200804页数：2337 目录11 第1章绪论19 第2章遗传算法基本原理50 第3章遗传算法电磁应用98 第4章模糊理论基本原理122 第5章神经网络基本原理188 第6章神经网络电磁应用235 附录1 计算智能和计算电磁学相关网站236 附录2 相关程序22.脉冲耦合神经网络原理及其应用丛书题名：智能科学技术著作丛书主要责任者：马义德主题词：神经网络; 理论; 应用出版者：科学出版社ISBN：7-03-016657-4出版地：北京出版日期：200604页数：1826 内容简介9 《智能科字技术著作丛书》库11 前15 目录19 第1章神经网络图像处理技术34 第2章PCNN模型及其应用概述49 第3章PCNN在图像滤波中的应用66 第4章PCNN在图像分割中的应用120 第5章PCNN在图像编码中的应用137 第6章PCNN与图像增强152 第7章PCNN与粗集理论、形态学和小波变换182 第8章PCNN的其他应用23.人工神经网络教程主要责任者：韩力群主题词：人工神经元网络; 研究生; 教材出版者：北京邮电大学出版社ISBN：7-5635-1367-1出版地：北京出版日期：200612页数：3307 序9 目录17 第1章绪论38 第2章人工神经网络建模基础63 第3章感知器神经网络100 第4章自组织竞争神经网络143 第5章径向基函数神经网络162 第6章反馈神经网络192 第7章小脑模型神经网络201 第8章支持向量机218 第9章遗传算法与神经网络进化237 第10章神经网络系统设计与软硬件实现267 第11章人工神经系统281 附录A 常用算法的MA TLAB程序298 附录B 常用神经网络源程序340 附录C 神经网络常用术语英汉对照344 参考文献24.神经网络专家系统主要责任者：冯定主题词：人工神经元网络出版者：科学出版社ISBN：7-03-017734-7出版地：北京出版日期：200609页数：3487 目录11 第1章从专家系统到神经网络专家系统22 第2章神经网络设计75 第3章数据的前后处理94 第4章神经网络专家系统中的模糊数146 第5章基于神经网络的知识表示199 第6章机器学习218 第7章基于神经网络的推理251 参考文献254 附录神经网络源程序25.神经网络新理论与方法主要责任者：张代远主题词：人工神经元网络出版者：清华大学出版社ISBN：7-302-13938-5出版地：北京出版日期：200611页数：1259 目录11 第1章概论17 第2章基本概念24 第3章实神经网络的代数算法44 第4章全局最小值分析51 第5章复数神经网络的代数算法61 第6章样条权函数神经网络及其学习算法124 第7章神经网络的统计灵敏度分析26.人工神经网络算法研究及应用主要责任者：田景文; 高美娟主题词：人工神经元网络; 计算方法; 研究出版者：北京理工大学出版社ISBN：7-5640-0786-9出版地：北京出版日期：200607页数：2837 目录9 第1章绪论32 第2章人工神经网络49 第3章改进遗传算法的径向基函数网络方法研究及应用95 第4章小波变换及小波神经网络方法研究及应用140 第5章模糊神经网络方法研究及应用189 第6章改进的模拟退火人工神经网络方法研究及应用235 第7章支持向量机方法研究及应用278 第8章结论281 参考文献27.神经计算与生长自组织网络主要责任者：程国建主题词：人工神经元网络; 计算; 自组织系统出版者：西安交通大学出版社ISBN：978-7-5605-2979-0出版地：西安出版日期：200810页数：242内容简介5 作者简介7 前17 目录23 第1章神经计算概述37 第2章人工神经网络的基本结构及其特性56 第3章神经感知器69 第4章自适应线性元件87 第5章多层前馈神经网络105 第6章径向基函数网络118 第7章古典生长型神经网络135 第8章生长型自组织神经网络158 第9章生长神经元结构及其变种182 第10章外生长型神经元结构206 第11章多生长神经元结构230 第12章双生长神经气网络252 参考文献28.神经计算原理丛书题名：计算机科学丛书主要责任者：（美）科斯塔尼克其他责任者：叶世伟; 王海娟主题词：突然南宫神经元网络; 计算出版者：机械工业出版社ISBN：978-7-111-20637-8出版地：北京出版日期：200705页数：491出版者的话7 专家指导委员会8 译者序9 前12 致谢13 重要符号和算符17 重要缩写词20 目录25 第一部分神经计算的基本概念和部分神经网络体系结构及其学习规则25 第1章神经计算概述40 第2章神经计算的基本概念95 第3章映射网络144 第4章自组织网络168 第5章递归网络和时间前馈网络201 第二部分神经计算的应用201 第6章用神经网络解决最优化问题238 第7章用神经网络解决矩阵代数问题275 第8章使用神经网络求解线性代数方程组318 第9章使用神经网络的统计方法372 第10章使用神经网络进行辨识、控制和枯计435 附录A 神经计算的数学基础497 主题索引29. 人工神经网络与模拟进化计算主要责任者：阎平凡主题词：人工神经元网络; 计算出版者：清华大学出版社ISBN：7-302-10663-0出版地：北京出版日期：200509页数：639出版说明9 前11 第一版前15 目录27 第1章绪论37 第2章前馈网络77 第3章径向基函数网络112 第4章学习理论与网络结构选择166 第5章核方法与支持向量机210 第6章自组织系统(Ⅰ)236 第7章自组织系统(Ⅱ)271 第8章自组织系统(Ⅲ)302 第9章动态信号与系统的处理361 第10章多神经网络集成386 第11章反馈网络与联想存储器424 第12章神经网络用于优化计算441 第13章神经网络中的动力学问题463 第14章误差函数与参数优化方法487 第15章贝叶斯方法505 第16章神经网络在信号处理中的应用552 第17章进化计算概论与进化策略575 第18章遗传算法及其理论分析596 第19章遗传算法的设计与实现619 第20章遗传算法在神经网络中的应用626 第21章遗传算法在作业调度中的应用636 第22章分布估计算法660 索引30.人工神经网络与盲信号处理主要责任者：杨行竣; 郑君里主题词：人工神经元网络; 信号处理; 应用; 人工神经元网络出版者：清华大学出版社ISBN：7-302-05880-6出版地：北京出版日期：200301页数：3997 目录11 第1章绪论33 第2章前向多层神经网络与递归神经网络123 第3章自组织神经网络163 第4章Hopfield神经网络244 第5章模糊神经网络311 第6章遗传算法及其在人工神经网络中的应用337 第7章盲信号处理31.人工神经网络理论、设计及应用（第二版）主要责任者：韩力群主题词：人工神经元网络; 高等学校; 教材出版者：化学工业出版社ISBN：978-7-5025-9523-4出版地：北京出版日期：2000709页数：2437 前9 目录15 1 绪论34 2 神经网络基础知识52 3 监督学习神经网络85 4 竞争学习神经网络121 5 组合学习神经网络133 6 反馈神经网络168 7 小脑模型神经网络178 8 基于数学原理的神经网络207 9 神经网络的系统设计与软件实现220 10 神经网络研究展望223 附录1 常用神经网络C语言源程序254 附录2 神经网络常用术语英汉对照256 参考文献。

利用小波变换进行时序数据处理与预测的技巧与步骤时序数据是指按照时间顺序排列的数据，例如股票价格、气温变化等。

对于时序数据的处理和预测，小波变换是一种常用的方法。

小波变换是一种时频分析方法，可以将时域信号转换为时频域信号，从而提取出信号的特征和规律。

本文将介绍利用小波变换进行时序数据处理与预测的技巧与步骤。

首先，进行小波分解。

小波分解是将时序数据分解为不同尺度的小波系数，从而揭示出数据的不同频率成分。

小波分解的步骤如下：1. 选择小波基函数。

小波基函数是小波变换的基础，不同的小波基函数适用于不同类型的信号。

常用的小波基函数有Daubechies小波、Haar小波等。

选择适合的小波基函数可以更好地提取出信号的特征。

2. 进行多尺度分解。

将时序数据进行多尺度分解，可以得到不同尺度的小波系数。

多尺度分解可以通过连续小波变换或离散小波变换来实现。

连续小波变换适用于连续信号，离散小波变换适用于离散信号。

3. 选择分解层数。

选择合适的分解层数可以平衡时间和频率的分辨率。

分解层数越多，时间分辨率越高，频率分辨率越低；分解层数越少，时间分辨率越低，频率分辨率越高。

根据具体情况选择合适的分解层数。

接下来，进行小波重构。

小波重构是将小波系数重构为原始信号的过程。

小波重构的步骤如下：1. 选择重构层数。

根据小波分解得到的小波系数和分解层数，选择合适的重构层数。

重构层数应与分解层数相等，以保证信号的完整性。

2. 进行小波重构。

利用选定的小波基函数和重构层数，将小波系数进行逆小波变换，得到重构后的信号。

重构后的信号可以用于时序数据的处理和预测。

最后，进行时序数据处理与预测。

通过小波变换得到的重构信号，可以进行以下处理和预测：1. 信号去噪。

利用小波变换的多尺度分解特性，可以将信号的高频噪声去除，从而提高信号的质量和准确性。

2. 信号平滑。

利用小波变换的低频分量，可以对信号进行平滑处理，从而去除信号的突变和波动，得到平滑的曲线。

基于小波分解的网络流量时间序列建模与预测张晗;王霞【期刊名称】《计算机应用研究》【年(卷),期】2012(029)008【摘要】提出一种基于小波分解的网络流量时间序列的分析和预测方法.将非平稳的网络流量时间序列通过小波分解成为多个平稳分量,采用自回归滑动平均方法分别对各平稳分量进行建模,将所有分量的模型进行组合,得到原始非平稳网络流量时间序列的预测模型.在仿真实验中,利用网络流量文库的时间序列数据建立了预测模型,并对其进行独立测试检验.仿真结果表明,本预测方法提高了网络流量时间序列的预测准确率,是一种有效、稳健的网络流量预测方法.%This paper proposed a network traffic forecasting methods based on wavelet decomposition and time series analysis method. Firstly,the method decomposed the network traffic time series in multiple stationary components by wavelet decomposition, then used the autoregressive moving average method to model the each stationary component separately. Finally combined all the components of the model to get the forecasting model of the original non-stationary network traffic time series. It carried out the simulation experiment on time series data of the network library. The simulation results show that, the proposed method improves the network traffic time series forecasting accuracy rate, and it is an efficient, robust network traffic forecasting method.【总页数】3页(P3134-3136)【作者】张晗;王霞【作者单位】吉林大学计算机科学与技术学院,长春130012;吉林大学计算机科学与技术学院,长春130012【正文语种】中文【中图分类】TP181【相关文献】1.基于多尺度小波分解和时间序列法的风电场风速预测 [J], 李东福;董雷;礼晓飞;廖毅2.基于小波变换和时间序列的网络流量预测模型 [J], 麻书钦;范海峰3.基于双树复小波分解的云量时间序列模型预测 [J], 白云博; 欧阳斯达; 杨朦朦; 夏学齐; 王婷4.基于区间时间序列小波多尺度分解的组合预测方法 [J], 刘金培;汪漂;黄燕燕;陶志富5.基于小波分解和支持向量机的网络流量组合预测 [J], 段谟意因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于BP神经网络的预测算法在时间序列分析中的应用基于BP（Back Propagation）神经网络的预测算法在时间序列分析中具有广泛的应用。

时间序列分析是一种研究时间上的观测值如何随时间变化而变化的特定技术。

通过对过去的时间序列数据进行分析，可以预测未来的趋势和模式。

BP神经网络是一种机器学习算法，可以通过训练将输入和输出之间的关系学习出来，从而可以用于时间序列预测。

BP神经网络的预测算法在时间序列分析中的应用主要有以下几个方面：1.股票市场预测：BP神经网络可以通过学习历史的股票市场数据，来预测未来股票价格的走势。

通过输入历史的股票价格、成交量等指标，可以训练BP神经网络模型，并使用该模型来预测未来的股票价格。

2.经济数据预测：BP神经网络可以通过学习历史的经济数据，来预测未来的经济趋势。

例如，可以使用过去的GDP、消费指数等数据作为输入，来预测未来的经济增长率或通货膨胀率。

3.交通流量预测：BP神经网络可以通过学习历史的交通流量数据，来预测未来的交通状况。

通过输入历史的交通流量、天气状况等数据，可以训练BP神经网络模型，并使用该模型来预测未来的交通流量，从而可以提前采取交通管理措施。

4.气象预测：BP神经网络可以通过学习历史的天气数据，来预测未来的气象变化。

例如，可以使用过去的温度、湿度、风向等数据作为输入，来预测未来的天气情况，从而为农业、旅游等行业提供预测参考。

5.能源需求预测：BP神经网络可以通过学习历史的能源需求数据，来预测未来的能源需求量。

通过输入历史的经济发展状况、人口增长等数据，可以训练BP神经网络模型，并使用该模型来预测未来的能源需求，从而指导能源生产和供应。

总体而言，基于BP神经网络的预测算法在时间序列分析中具有较强的预测能力。

通过学习历史的数据，BP神经网络可以发现数据中的规律和模式，并将其用于预测未来的趋势和变化。

然而，需要注意的是，BP 神经网络也有一些局限性，例如对于较大规模的数据集，训练时间可能较长。

短时交通流量预测分析短时交通流量预测分析随着城市化进程的加速，交通拥堵已经成为现代城市面临的一个重大问题。

为了有效应对交通拥堵，交通管理部门和交通研究人员迫切需要开发可靠的短时交通流量预测模型。

本文将重点探讨短时交通流量预测分析的方法和技术。

首先，我们需要了解短时交通流量预测的概念和意义。

短时交通流量预测是指通过对交通流量数据进行分析和建模，根据历史数据和当前交通状况，对未来一段时间内的交通流量进行预测。

这对于交通管理部门和交通研究人员来说是至关重要的，因为准确预测未来交通流量可以帮助他们采取相应的交通管理措施，优化交通流动，并减少交通拥堵。

在短时交通流量预测分析中，首先需要收集和准备交通数据。

这些数据包括交通流量、车辆速度、车流密度等。

一般来说，交通流量数据是由交通监控设备（如交通摄像头、交通流量监测器）收集得到的。

这些数据通常是以时间序列的形式进行记录，包括每个时间点的交通流量。

基于收集到的交通数据，短时交通流量预测分析可以采用不同的方法和技术。

其中最常见的是基于统计方法的预测模型，如时间序列模型、回归分析模型等。

这些模型可以通过对历史交通流量数据的拟合和建模，预测未来一段时间内的交通流量。

时间序列模型中，传统的ARIMA模型和SARIMA模型常被应用于交通流量预测。

回归分析模型中，可以考虑影响交通流量的因素，如天气、事件等，以构建更准确的预测模型。

另外，近年来，机器学习方法在短时交通流量预测分析中得到了广泛应用。

机器学习方法通过从历史交通数据中学习交通流量模式和规律，构建预测模型。

其中，支持向量回归、随机森林、神经网络等方法都可以用于短时交通流量预测。

这些方法具有较强的非线性建模能力，能够更好地应对复杂的交通流量变化。

此外，短时交通流量预测分析还可以结合交通流模拟模型。

交通流模拟模型是一种仿真工具，可以模拟路网中车流的动态变化。

通过将短时交通流量预测模型和交通流模拟模型相结合，可以获得更准确的交通流量预测结果。