MATLAB小波神经网络时序预测工具箱

资 源 简 介

该项目基于MATLAB平台开发，实现了小波变换与神经网络相结合的时序数据预测系统。通过多尺度分解提取频域特征，构建改进的神经网络模型，提供完整的训练、验证和预测流程，并支持原始数据、分解结果及预测效果的可视化展示。

详 情 说 明

基于小波神经网络的时序数据预测系统

项目介绍

本项目实现了一种结合小波变换与神经网络的混合时序数据预测系统。通过小波变换对原始时序信号进行多尺度分解，提取不同频域特征，再利用神经网络对各分量分别建模预测，最后重构得到最终预测结果。该方案能够有效捕捉时序数据的局部特征和全局趋势，显著提升预测精度。

功能特性

• 多尺度特征提取：采用小波变换技术将原始时序数据分解为不同频率的分量
• 混合预测模型：构建改进的神经网络模型，充分利用频域分析能力
• 完整训练流程：提供数据预处理、模型训练、验证测试一体化流程
• 可视化分析：支持原始数据、分解结果和预测效果的多维度可视化
• 精度评估：提供MAE、RMSE、MAPE等多种定量评估指标
• 置信区间：支持预测结果的不确定性分析和置信区间展示

使用方法

数据准备

准备时序数据矩阵（N×M维），其中N为样本数，M为时间序列长度

参数设置

配置以下参数：

• 小波基函数选择（如db4、sym8等）
• 神经网络结构参数（隐藏层数量、神经元个数）
• 训练参数（学习率、迭代次数、批处理大小）
• 预测步长设置（单步或多步预测）

运行流程

1. 加载时序数据并进行预处理
2. 执行小波分解得到近似系数和细节系数
3. 训练神经网络预测模型
4. 进行预测并评估模型性能
5. 生成可视化结果和评估报表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Wavelet Toolbox）
• 深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）
• 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，包括时序数据的加载与预处理、小波基函数的配置与分解执行、神经网络模型的构建与训练、预测过程的实现与结果输出，以及多种可视化图表和精度评估指标的计算与展示。该文件通过模块化设计实现了从数据输入到结果输出的完整流程，用户可通过修改参数配置适应不同的预测需求。