小波神经网络预测

资 源 简 介

小波神经网络预测

详 情 说 明

小波神经网络是一种结合了小波分析和神经网络优势的混合预测模型。其核心思想是在传统BP神经网络的隐含层采用小波基函数作为激活函数，取代常用的Sigmoid等函数。这种结构特别适合处理非平稳信号和时变系统的预测问题。

在实现中，Morlet母小波因其良好的时频局部化特性常被选作基函数。模型的训练过程采用误差反向传播算法，通过前向计算输出和反向调整权值的交替进行，逐步降低预测误差。网络会随时间序列数据不断学习数据内在的变化规律，通过调整小波基函数的伸缩平移参数以及连接权值，最终实现对数据趋势的有效拟合。

相比传统神经网络，这种结构具有两大优势：小波基的多分辨率特性能够捕捉不同尺度的数据特征；神经网络的非线性映射能力则可实现复杂模式的识别。实际应用中需要注意数据分组策略的设计、网络结构参数的优化以及防止过拟合等问题。