短时交通流量预测
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小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测
时间序列是随时间改变而随机地变化的序列，时间预测序列是指用前面干各点的数据来预测当前和以后的数据。时间序列预测的方法在随机过程理论中一般采用线性模型进行预测，比如AR模型，MA模型，ARMA模型等，但是这些模型的建立中模型种类选择，阶数确定等需要人为确定，预测误差较大。小波理论是近年来新兴的一种数学方法，小波神经网络把小波方法和神经网络结合，可以用于时间序列预测问题。本案例采用小波神经网络预测交通流量，说明了该网络在时间序列预测中的有效性。
