MATLAB小波神经网络时序预测系统

资 源 简 介

本MATLAB项目结合小波变换与神经网络，实现对时序数据的智能预测。通过小波分解提取多尺度特征，神经网络分别预测各子序列后重构结果，有效提升预测精度。

详 情 说 明

基于小波神经网络的时序数据智能预测系统

项目介绍

本项目实现了一种结合小波变换与神经网络的时间序列预测算法。系统首先对原始时序数据进行小波分解，提取多尺度特征，再利用神经网络对各子序列分别建模预测，最后通过小波重构得到最终预测结果。该方法能够有效捕捉时序数据的局部细节特征与长期变化规律，显著提升预测精度。

功能特性

• 多尺度特征提取：利用小波变换将时间序列分解为不同频率的子序列
• 智能预测建模：采用神经网络对每个小波子序列进行独立预测
• 多格式数据支持：支持CSV、TXT格式的单变量/多变量时间序列数据
• 全面结果输出：提供未来K步预测值、预测曲线可视化及误差评估指标（RMSE/MAE）

使用方法

1. 数据准备：将时序数据保存为CSV或TXT格式（N×M矩阵，N为时间点，M为变量维度）
2. 参数配置：在main.m中设置数据路径、预测步长、小波类型、神经网络结构等参数
3. 运行预测：执行main.m启动预测流程
4. 结果获取：查看生成的预测值、可视化图表和误差评估报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Wavelet Toolbox）
• 神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）
• 至少4GB内存（大型数据集建议8GB以上）

文件说明

主程序文件集成了系统的完整预测流程，其核心功能包括：数据读取与预处理模块负责加载原始时序数据并进行标准化处理；小波分析模块实现信号的多分辨率分解与重构；神经网络预测模块构建并训练预测模型，完成各子序列的独立预测；结果合成与评估模块将预测结果整合输出，并提供可视化展示与精度指标计算。