用小波神经网络变换对时间序列信号进行预测

资 源 简 介

用小波神经网络变换对时间序列信号进行预测

详 情 说 明

小波神经网络结合了小波变换和神经网络的优点，能够有效地处理时间序列信号的预测问题。小波变换在时频域上对信号进行多尺度分解，能够捕捉信号在不同分辨率下的特征，而神经网络则通过学习这些特征来建立预测模型。

在时间序列预测中，小波神经网络首先对输入信号进行小波分解，提取不同频带的特征分量，随后将这些分量输入到神经网络中进行训练。这样的方法可以有效提高模型的预测精度，尤其是在非平稳、非线性信号（如金融数据、气象数据等）的预测中表现出色。

测试结果表明，该方法相比传统的时间序列预测方法（如ARIMA或单一的神经网络模型）具有更优的预测效果。小波分解能够更好地提取信号的局部特征，而神经网络的非线性拟合能力则可以进一步优化预测结果。这种结合方式不仅提高了预测精度，还增强了模型的鲁棒性，适用于多种复杂的时间序列预测场景。