MATLAB小波神经网络建模与预测系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现小波神经网络（WNN）系统，提供Mexican Hat、Morlet等小波基函数库构建与选择功能，结合神经网络进行高效数据建模与预测。适用于信号处理、时序预测等场景。

详 情 说 明

基于MATLAB的小波神经网络建模与预测系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的小波神经网络（Wavelet Neural Network，WNN）系统，将小波分析的时频局部化特性与神经网络的自学习能力相结合。系统支持回归预测和分类识别两类任务，提供从数据预处理、网络训练到性能评估的全流程解决方案。通过矩阵运算优化和模块化设计，实现了高效的小波神经网络建模与预测功能。

功能特性

• 多小波基函数支持：集成Mexican Hat、Morlet等多种小波函数，可根据任务特性灵活选择
• 自适应网络配置：自动配置神经网络结构，支持自定义隐藏层节点数和参数初始化
• 混合学习算法：结合小波变换和神经网络的前向传播与反向传播机制
• 监督学习模式：支持回归预测（连续值输出）和分类识别（离散类别输出）
• 训练过程可视化：实时显示误差收敛曲线、权重分布变化等训练状态
• 全面性能评估：提供MSE、RMSE、分类准确率等多维度评估指标

使用方法

数据准备

• 训练数据：N×M数值矩阵（N为样本数，M为特征维数）
• 标签数据：回归问题为连续值向量，分类问题为类别标签
• 参数设置：隐藏层节点数、小波函数类型、学习率、迭代次数等

模型训练

% 设置网络参数 params.hiddenNodes = 20; % 隐藏层节点数 params.waveletType = 'mexicanhat'; % 小波函数类型 params.learningRate = 0.01; % 学习率 params.epochs = 1000; % 训练迭代次数

% 执行训练 model = wnn_train(trainData, trainLabels, params);

预测与评估

% 模型预测 predictions = wnn_predict(model, testData);

% 性能评估 metrics = wnn_evaluate(predictions, testLabels);

结果可视化

系统自动生成训练误差曲线、预测值与真实值对比图等可视化结果，便于模型分析和优化。

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必需工具箱：神经网络工具箱、信号处理工具箱
• 硬件配置：建议4GB以上内存，支持矩阵运算加速
• 操作系统：Windows/Linux/macOS均可运行

文件说明

主程序文件整合了数据加载与预处理、小波神经网络模型构建、网络训练过程控制、预测结果生成以及性能评估与可视化等核心功能模块，实现了从数据输入到结果输出的完整工作流程。该文件通过参数配置接口允许用户灵活调整网络结构和训练策略，并协调各子模块协同工作，最终输出训练好的网络模型、预测结果和全面的性能分析报告。