基于小波神经网络的时间序列预测模型MATLAB代码
描述
该资源文件提供了一个基于小波神经网络（Wavelet Neural Network, WNN）的时间序列预测模型的MATLAB代码。该程序通过小波神经网络建立了一个预测模型，适用于任意时间序列预测任务，如风光负荷、交通流量、天气等。
功能特点
- 小波神经网络模型：采用小波神经网络进行时间序列预测，结合了小波分析和神经网络的优势。
- 数据归一化处理：对输入和输出数据进行归一化处理，提高模型的训练效果。
- 反向传播算法：使用反向传播算法进行网络训练，优化模型参数。
- 广泛适用性：模型可应用于多种时间序列预测场景，如风光负荷、交通流量、天气等。
- MATLAB实现：代码采用MATLAB编写，注释清晰，易于理解和使用。
模型原理
小波分析
首先，将时间序列数据进行小波变换，将数据在时频域上进行分解和重构。小波变换能够将时间序列数据从时间域转换到时频域，提取出数据的局部特征和频率信息。
特征提取
从小波分解得到的时频域系数中，选择合适的系数作为输入特征。可以根据问题的具体要求和特征选择方法来确定特征子集。
神经网络模型
利用选择的特征作为输入，在神经网络中进行训练和预测。常用的神经网络模型包括前馈神经网络、循环神经网络等。
使用方法
- 数据准备：准备时间序列数据，并进行必要的预处理。
- 模型训练：运行MATLAB代码，进行模型训练。
- 预测结果：使用训练好的模型进行时间序列预测，并分析预测结果。
注意事项
- 确保MATLAB环境已正确配置。
- 根据具体应用场景调整模型参数和特征选择。
- 代码中已包含详细的注释，方便用户理解和修改。
贡献
欢迎对该项目进行改进和扩展，提交Pull Request或Issue。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。