matlab神经网络与小波价格预测

资 源 简 介

matlab神经网络与小波价格预测

详 情 说 明

MATLAB神经网络与小波分析结合进行价格预测是一种强大的时间序列分析方法。神经网络通过模拟人脑神经元连接方式，能够学习复杂的非线性关系；而小波分析擅长捕捉信号的多尺度特征，特别适合处理具有波动性的价格数据。

典型实现思路首先利用小波变换对原始价格序列进行分解，得到不同频率的子信号。高频部分通常反映短期波动，低频部分则包含长期趋势。接着，针对每个子信号分别训练神经网络模型（如BP神经网络或LSTM），最后将各子信号的预测结果重构为完整的价格预测。

这种混合模型相比单一神经网络具有两大优势：1) 小波分解降低了原始数据的噪声干扰；2) 分频段建模能更精准地捕捉不同时间尺度的价格变化规律。实际应用于股票、大宗商品等领域时，需注意选择合适的母小波函数（如db4）和分解层数，并配合神经网络的动态学习能力调整参数。