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基于小波神经网络的短时交通流量智能预测MATLAB系统

该系统融合小波变换与神经网络技术，实现交通流量数据的非线性特征提取与多尺度分析。通过自适应算法动态优化网络参数，提升预测精度，并集成数据预处理模块，减少人工干预，适用于高效智能交通管理。

本项目实现了一个融合小波变换与神经网络的混合预测模型，专门用于短时交通流量的智能预测。系统通过小波多尺度分解技术提取交通流量的非线性特征，结合神经网络的自适应训练算法，实现高精度的多步超前预测。该系统能够自动处理历史交通流量数据，提供未来1-6个时间点的预测结果，并支持全面的预测性能可视化分析。

主程序文件承担了系统核心流程的调度与控制，实现了数据加载与预处理、小波分解与重构、神经网络模型构建与训练、预测结果生成与评估、以及结果可视化与报告输出等主要功能模块的集成管理。