基于MNN的交通流量预测模型 Python代码实现

import numpy as np
import tensorflow as tf

class MNN:
    def __init__(self, input_size, output_size, hidden_size, num_layers, learning_rate=0.01):
        self.input_size = input_size
        self.output_size = output_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_layers = num_layers
        self.learning_rate = learning_rate
        self.build_graph()
        
    def build_graph(self):
        self.x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, self.input_size, self.num_layers], name='input_x')
        self.y = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, self.output_size], name='output_y')
        
        self.w1 = tf.Variable(tf.random_normal([self.num_layers, self.hidden_size]), dtype=tf.float32)
        self.b1 = tf.Variable(tf.zeros([self.hidden_size]), dtype=tf.float32)
        
        self.w2 = tf.Variable(tf.random_normal([self.hidden_size, self.output_size]), dtype=tf.float32)
        self.b2 = tf.Variable(tf.zeros([self.output_size]), dtype=tf.float32)
        
        self.h1 = tf.nn.relu(tf.matmul(self.x, self.w1) + self.b1)
        self.y_pred = tf.matmul(self.h1, self.w2) + self.b2
        
        self.loss = tf.reduce_mean(tf.square(self.y_pred - self.y))
        self.optimizer = tf.train.AdamOptimizer(self.learning_rate).minimize(self.loss)
        
    def train(self, x_train, y_train, num_epochs):
        with tf.Session() as sess:
            sess.run(tf.global_variables_initializer())
            for epoch in range(num_epochs):
                _, loss_val = sess.run([self.optimizer, self.loss], feed_dict={self.x: x_train, self.y: y_train})
                print('Epoch: {}/{} - loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss_val))
            
            self.saved_w1 = self.w1.eval()
            self.saved_b1 = self.b1.eval()
            self.saved_w2 = self.w2.eval()
            self.saved_b2 = self.b2.eval()
    
    def predict(self, x_test):
        with tf.Session() as sess:
            self.w1.load(self.saved_w1, sess)
            self.b1.load(self.saved_b1, sess)
            self.w2.load(self.saved_w2, sess)
            self.b2.load(self.saved_b2, sess)
            y_pred = sess.run(self.y_pred, feed_dict={self.x: x_test})
        return y_pred

# 数据准备
data = np.loadtxt('traffic_data.csv', delimiter=',')
num_samples, num_features = data.shape
window_size = 24 # 用前24个时间步的数据来预测第25个时间步的数据
input_size = window_size
output_size = 1 # 预测一个时间步的流量值
hidden_size = 16
num_layers = 3
learning_rate = 0.001

# 数据预处理
x_train = []
y_train = []
for i in range(window_size, num_samples):
    x_train.append(data[i-window_size:i, 0:1])
    y_train.append(data[i, 0])
x_train, y_train = np.array(x_train), np.array(y_train)
x_train = np.transpose(x_train, [0, 2, 1]) # 调整维度顺序，变为[num_samples-window_size, num_layers, window_size]
y_train = y_train.reshape(-1, 1)

# 模型训练和预测
model = MNN(input_size, output_size, hidden_size, num_layers, learning_rate)
model.train(x_train, y_train, num_epochs=1000)

# 预测未来24小时的交通流量
x_test = data[-window_size:, 0:1]
x_test = np.transpose(x_test, [1, 0]).reshape(1, window_size, 1)
y_pred = model.predict(x_test)
for i in range(24):
    x_test = np.concatenate((x_test[:, 1:, :], y_pred), axis=1)
    y_pred = model.predict(x_test)
    print('预测第{}个小时的交通流量为：{:.2f}'.format(i+1, y_pred[0][0]))

代码功能:

使用MNN神经网络模型进行交通流量预测，该模型包含两个隐藏层，并使用ReLU激活函数。
使用Adam优化器进行模型训练，并使用均方误差作为损失函数。
使用历史数据进行模型训练，并使用模型预测未来24小时的交通流量。

使用方法:

将交通流量数据保存为CSV文件，并命名为'traffic_data.csv'。
运行代码，代码将使用数据进行模型训练并预测未来24小时的交通流量。
预测结果将被输出到控制台。

代码说明:

window_size参数决定了模型使用多少个时间步的历史数据来预测下一个时间步的流量。
num_epochs参数决定了模型训练的迭代次数。

其他说明:

这只是一个简单的交通流量预测模型，可以根据实际需要进行改进，例如增加数据预处理步骤、优化模型结构、使用更复杂的模型等。
预测结果的准确性与数据的质量、模型的复杂度以及其他因素有关。
可以使用其他机器学习模型来进行交通流量预测，例如LSTM、RNN等。

建议:

尽量使用更多的数据进行训练，以提高模型的预测精度。
使用更复杂的模型，例如LSTM、RNN等，以提高模型的预测精度。
使用数据增强技术，例如随机噪声、时间扭曲等，以提高模型的鲁棒性。