MATLAB实现的小波神经网络预测算法

资 源 简 介

本项目设计并实现了一种基于小波神经网络(WNN)的通用时间序列预测系统，通过MATLAB结合小波变换与神经网络，高效提取数据时频特征并提升预测精度，适用于多种数据类型。

详 情 说 明

基于小波神经网络的高效预测算法设计与实现

项目介绍

本项目设计并实现了一个基于小波神经网络(Wavelet Neural Network, WNN)的通用预测系统。该系统能够适应不同类型的时间序列数据，通过小波变换提取数据的时频特征，结合神经网络强大的非线性拟合能力，实现对复杂系统的精确预测。系统包含数据预处理、网络训练、参数优化和预测评估等完整流程，在保证预测精度的同时通过算法优化实现了较高的计算效率。

功能特性

• 多源数据适配：支持处理各种类型的时间序列数据
• 智能特征提取：利用小波变换进行信号的时频特征分析
• 非线性建模：采用多层感知机网络结构实现复杂的非线性映射
• 参数优化：集成自适应学习率和小波参数优化策略
• 完整流程：包含数据预处理、网络训练、预测评估全过程
• 性能评估：提供RMSE、MAE、R²等多种预测性能指标

使用方法

输入参数

• 时间序列数据矩阵：N×M维数据（N为样本数，M为特征数）
• 数据预处理参数：归一化参数、小波基函数选择等
• 网络结构参数：隐含层节点数、训练次数等配置
• 预测步长设置：单步或多步预测配置选项

输出结果

• 预测结果序列：与输入数据相同维度的预测值
• 训练过程曲线：网络训练误差收敛曲线
• 性能评估指标：RMSE、MAE、R²等量化评估结果
• 最优网络参数：训练完成后的网络权重和偏置配置

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱（Wavelet Toolbox）
• 深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括数据加载与预处理、小波变换特征提取、神经网络模型构建与训练、参数优化算法执行、预测结果生成以及性能评估指标计算。该文件通过模块化设计实现了完整的预测流程，用户可通过配置相应参数快速启动不同场景下的预测任务。