基于PSO-WNN的MATLAB智能预测系统

资 源 简 介

本MATLAB项目集成粒子群优化(PSO)与小波神经网络(WNN)，通过自适应优化小波基参数与网络权重，显著提升非线性时间序列预测精度与收敛效率。系统包含训练、验证及可视化模块，适用于复杂模式识别与预测任务。

详 情 说 明

基于粒子群优化的自适应小波神经网络预测系统

项目介绍

本项目实现了一种融合粒子群优化算法与小波神经网络的自适应预测系统。系统通过PSO算法动态优化小波基函数参数与网络权重，有效提升传统WNN模型在非线性时间序列预测中的收敛速度和泛化能力。该系统集成了数据预处理、模型训练、验证评估及结果可视化全流程，支持多维度数据输入与动态参数调优，适用于复杂非线性系统的预测与模式识别任务。

功能特性

• 智能参数优化：利用粒子群算法自动寻优小波神经网络的关键参数，避免人工调参的局限性
• 自适应学习机制：根据训练过程动态调整网络权重与小波基函数参数
• 多维度数据支持：兼容单变量与多变量时间序列数据输入
• 全面性能评估：提供RMSE、MAE、R²等多种评估指标
• 可视化分析：生成预测结果对比图、PSO收敛过程动态图等直观展示
• 灵活配置：支持多种小波基函数选择及参数自定义设置

使用方法

数据准备

准备训练数据集，格式为矩阵形式（行为样本，列为特征），保存为MAT文件或文本文件。

参数设置

在主配置文件中指定以下参数：

• 小波基函数类型：Morlet、Mexican Hat等可选
• PSO参数：种群规模、迭代次数、惯性权重等
• WNN结构参数：隐含层节点数量、学习率等

运行系统

执行主程序文件启动训练与预测流程，系统将自动完成以下步骤：

1. 数据加载与预处理
2. PSO-WNN模型初始化
3. 参数优化与网络训练
4. 预测结果生成与性能评估
5. 可视化结果输出

结果获取

系统运行完成后将输出：

• 优化后的WNN模型参数
• 训练集与测试集预测对比图
• 性能指标量化报告
• PSO优化过程动态收敛曲线

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存需求：≥4GB RAM（根据数据规模可调整）
• 磁盘空间：≥500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了数据加载与预处理、粒子群优化算法执行、小波神经网络构建与训练、预测计算与精度评估、以及结果可视化等关键功能模块的协同工作，作为整个系统的调度与控制中心。