MATLAB小波神经网络建模与预测系统

资 源 简 介

本项目将小波变换与神经网络结合，采用小波基函数作为激活函数构建WNN模型，实现对非线性、非平稳信号的智能建模和预测分析，适用于各类时序数据。

详 情 说 明

MATLAB小波神经网络建模与预测系统

项目介绍

本项目创新性地结合小波变换的局部时频分析优势与神经网络的强大非线性逼近能力，构建了一种混合型智能模型——小波神经网络（WNN）。系统以小波基函数作为神经网络隐藏层的激活函数，显著提升了模型对非线性、非平稳信号的建模与预测性能。该系统为时序数据分析、动态系统辨识、模式识别等复杂场景提供了一套完整的解决方案，涵盖数据预处理、模型训练、验证评估及预测分析全流程。

功能特性

• 混合模型架构：深度融合小波变换与神经网络，利用小波基函数的局部化特性增强网络对信号细节特征的捕捉能力。
• 灵活的数据处理：支持多种格式（.csv, .mat）的数据导入，提供数据归一化、小波分解、噪声滤波等预处理选项。
• 高度可配置：用户可自定义小波基函数类型（如Morlet、Mexican Hat）、网络结构（隐含层节点数）、学习率、训练迭代次数等关键参数。
• 全面的模型评估：训练过程中实时显示收敛曲线，并提供均方误差（MSE）、拟合度（R²）等多种性能指标。
• 结果可视化与导出：生成预测结果对比图、拟合曲线，并支持将训练好的模型及预测结果导出为.mat或Excel格式文件。

使用方法

1. 数据准备：将您的时序数据整理为MATLAB矩阵或表格形式，并保存为.csv或.mat文件。
2. 参数配置：在main.m脚本中，根据您的数据特性和任务需求，设置小波基函数、网络结构、学习率等参数。
3. 运行主程序：在MATLAB命令窗口中运行main.m，系统将自动执行数据加载、预处理、模型训练与验证、结果预测及性能评估等一系列流程。
4. 结果分析：查看命令行窗口输出的性能指标，分析生成的预测曲线与收敛图，并根据需要导出模型和结果。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox（用于小波变换功能），Statistics and Machine Learning Toolbox（可选，用于部分数据分析）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心逻辑与控制流程，其主要作用包括：初始化运行环境与用户参数配置，调度数据读取与预处理模块完成输入数据的准备工作，构建小波神经网络模型结构并执行模型的训练与优化过程，利用训练好的模型对新数据进行预测分析，最后对模型的预测性能进行评估并将关键的结果与模型参数进行可视化展示与持久化存储。