MATLAB小波神经网络的时间序列预测

资 源 简 介

MATLAB小波神经网络的时间序列预测

详 情 说 明

时间序列预测在工程和商业领域有着广泛的应用价值。MATLAB作为一个强大的数学计算工具，结合小波神经网络这一特殊算法，能够有效处理时间序列数据的非线性特征和复杂模式。

小波神经网络是将小波分析与神经网络相结合的一种新型网络结构。相比传统神经网络，它具有更好的时频局部化特性，能够更精确地捕捉时间序列中的突变和细节特征。这种特性使其特别适合处理具有非平稳特性的时间序列数据。

在MATLAB环境下实现小波神经网络预测通常包含几个关键步骤：首先需要进行数据预处理，包括缺失值处理、异常值检测和数据归一化。然后是特征提取阶段，小波变换能将时间序列分解到不同尺度，突出数据的局部特征。接着构建和训练神经网络模型，通过不断调整网络参数来优化预测效果。最后进行预测结果的评估和可视化展示。

这种方法的优势在于能够同时利用小波分析的多分辨率特性和神经网络的强大学习能力，对于处理具有复杂波动特性的时间序列数据表现出色。实际应用中还可以结合其他技术如ARIMA模型进行混合预测，进一步提升预测精度。