基于小波神经网络的MIMO时间序列预测MATLAB实现

资 源 简 介

本项目提供完整的MATLAB解决方案，实现多输入多输出小波神经网络模型，支持多维时间序列的特征提取、网络训练和预测，可同时预测多个相关序列的未来值，适用于复杂系统的模式识别和预报分析。

详 情 说 明

基于小波神经网络的MIMO时间序列预测系统

项目介绍

本项目实现了一个基于小波神经网络的多输入多输出（MIMO）时间序列预测系统。该系统结合了小波变换的时频分析能力和神经网络的非线性建模优势，能够有效处理多维时间序列数据，同时预测多个相关变量的未来值。系统提供了完整的建模流程，包括数据预处理、网络构建、模型训练、性能评估和预测分析，适用于金融分析、工业过程监控、环境预测等多个领域的时间序列预测任务。

功能特性

• 多变量预测能力：支持对多维时间序列进行联合建模，同时输出多个变量的预测结果
• 小波特征提取：利用小波变换技术进行时频特征提取，增强对非平稳时间序列的建模能力
• 灵活的网络配置：提供可自定义的网络结构参数，包括隐含层节点数、小波函数类型等
• 完整的训练流程：集成数据预处理、网络训练、验证和预测的全流程功能
• 性能评估体系：提供RMSE、MAE、R²等多种评估指标，支持模型性能全面分析
• 参数优化功能：支持网络结构和训练参数的调优，提升模型预测精度

使用方法

1. 数据准备：准备多维时间序列数据矩阵（N×M），其中N为时间点数量，M为变量维度
2. 参数配置：设置数据预处理参数、网络结构参数和训练参数
3. 模型训练：运行训练程序，构建并训练小波神经网络模型
4. 模型验证：使用验证数据评估模型性能，分析泛化能力
5. 预测应用：使用训练好的模型进行多步预测，获取未来时间序列值

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/MacOS
• 软件环境：Python 3.7及以上，或MATLAB R2018b及以上
• 依赖库：NumPy、SciPy、Matplotlib（Python版本）或相应工具箱（MATLAB版本）

文件说明

main.m文件作为系统的主入口程序，集成了完整的MIMO时间序列预测流程。它封装了数据加载与预处理、小波神经网络模型构建、网络参数初始化、模型训练与优化、预测结果生成以及性能评估等核心功能模块。通过该文件，用户可以完成从数据准备到预测结果输出的全部操作，实现端到端的多变量时间序列预测任务。