MATLAB实现基于小波分析与神经网络的时间序列数据预测算法

资 源 简 介

本项目利用MATLAB结合小波变换与神经网络，针对非平稳时间序列进行多分辨率特征提取和非线性建模。通过分解数据并识别复杂模式，有效提升预测精度，适用于金融、气象等领域的数据分析需求。

详 情 说 明

基于小波分析与神经网络的数据预测算法实现

项目介绍

本项目实现了一个结合小波变换与人工神经网络的数据预测模型。该模型专门针对非平稳时间序列数据设计，能够有效处理包含噪声和复杂模式的数据序列。通过小波分析实现信号的多分辨率分解，提取数据在不同尺度下的特征，再利用神经网络强大的非线性关系建模能力，最终实现对复杂数据序列的高精度预测。

功能特性

• 多分辨率特征提取：利用小波变换将信号分解为不同频率分量，有效捕捉非平稳数据的局部特征
• 非线性关系建模：采用多层感知器神经网络学习数据中的复杂非线性模式
• 多种数据格式支持：支持.mat文件、文本文件以及数组形式的输入数据
• 全面可视化分析：提供预测结果对比图、小波分解系数图、训练过程曲线等多种可视化输出
• 量化性能评估：输出均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)等预测精度评价指标

使用方法

1. 数据准备：准备等间隔采样的一维时间序列数据，确保数据为数值型格式
2. 参数配置：根据数据特性调整小波分解层数、神经网络结构等参数
3. 模型训练：运行主程序，模型将自动完成数据预处理、特征提取和网络训练
4. 结果分析：查看生成的预测曲线图和评估指标，分析模型性能

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（用于小波变换功能）
• 深度学习工具箱（用于神经网络实现）
• 至少4GB内存（处理大数据集时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了完整的预测流程，其核心功能包括数据读取与预处理、小波多尺度分解、神经网络模型构建与训练、多步预测执行，以及结果可视化与性能评估。该文件实现了从原始数据输入到最终预测输出的端到端处理，确保了算法各环节的顺畅衔接与高效运行。