MATLAB实现多输入多输出小波神经网络时间序列预测系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发了一种多输入多输出小波网络模型，能够同时处理多个时间序列数据的训练与预测。通过结合小波基函数的特征提取能力和神经网络的非线性映射，实现了高精度的多变量时间序列预测。

详 情 说 明

基于多输入多输出小波网络的时间序列预测系统

项目介绍

本项目实现了一个基于MATLAB的多输入多输出小波神经网络模型，专门用于处理复杂时间序列数据的训练与预测。系统创新性地将小波变换的时频分析能力与神经网络强大的非线性拟合能力相结合，能够同时接收多个时间序列输入，并通过小波基函数进行多尺度特征提取，有效捕获时间序列中的局部细节和全局趋势。该系统特别适用于股票价格预测、气象数据分析、工业传感器监测等需要同时考虑多个相关变量的实际应用场景。

功能特性

• 多输入多输出支持：可同时处理多个相关时间序列的输入，并输出对应的多个预测变量
• 小波神经网络结合：利用小波基函数作为激活函数，增强网络对非平稳时间序列的特征提取能力
• 参数灵活配置：支持自定义小波类型、网络层数、隐藏节点数等关键参数
• 预测性能评估：提供预测误差、模型参数等多种评估指标，便于模型性能分析
• 可视化界面：集成图形化界面，直观展示数据预处理、模型训练和预测结果

使用方法

1. 数据准备：将时间序列数据整理为MATLAB可识别的数值矩阵格式
2. 参数设置：通过图形界面或配置文件设置小波类型、网络结构等参数
3. 模型训练：执行训练过程，系统将自动进行数据归一化、网络训练和模型验证
4. 预测应用：使用训练好的模型对新时间序列进行预测，获得多变量输出结果
5. 结果分析：查看预测误差、模型评估指标及可视化对比结果

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11，macOS 10.14+ 或 Linux 发行版
• MATLAB版本：R2018a 或更高版本
• 必需工具包：神经网络工具箱、信号处理工具箱
• 内存要求：至少 4GB RAM（推荐 8GB 以上）
• 磁盘空间：至少 2GB 可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括数据加载与预处理、小波神经网络模型构建、网络参数配置、模型训练过程控制、预测结果生成以及性能评估可视化等功能模块的集成与调度。