代码基于小波神经网络的时间序列预测模型matlab代码

该程序基于小波神经网络进行时间序列预测。使用小波神经网络（Wavelet Neural Network）建立了一个预测模型。通过对输入和输出数据的归一化处理，并采用反向传播算法进行网络训练，最终得到了预测的结果。模型可应用于任意时间序列预测，如风光负荷，交通流量，天气等。采用matlab编写，注释清晰！ 小波是一种长度有限、直流分量为零,具有紧支集或近似紧支集的波形。小波神经网络(WNN)以神经网络拓扑为基础,将小波基函数作为隐含层节点传递函数,同时将信息沿误差方向和输出方向传递。 基于小波神经网络的时间序列预测模型是一种结合小波分析和神经网络的方法来进行时间序列预测的模型。下面是这个模型的基本原理和步骤： 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，可以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