小波神经网络的时间序列预测代码.rar资源-CSDN文库

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114 浏览量 2023-07-31 20:32:13 上传评论收藏 4KB RAR 举报

小波神经网络是一种结合了小波分析和神经网络的预测模型，常用于处理时间序列数据。在数模美赛（美国大学生数学建模竞赛）中，这类问题常常出现，要求参赛者利用各种方法进行预测与预报。MATLAB是实现此类算法的常用编程环境，因为它提供了丰富的数学函数库和便捷的编程接口。时间序列预测是指通过对历史数据的分析来预测未来的趋势或值，它在经济、金融、气象、工程等多个领域有着广泛的应用。小波神经网络在时间序列预测中的优势在于其能捕捉数据的局部特征和多尺度信息，同时神经网络则能处理非线性关系并进行学习。小波神经网络的基本结构通常包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收时间序列数据，隐藏层由小波基函数构成，用于对数据进行分解和特征提取，输出层则负责生成预测结果。小波神经网络的训练过程通常采用反向传播算法，通过调整权重来最小化预测误差。在MATLAB中实现小波神经网络，首先需要加载时间序列数据，并进行预处理，如数据清洗、标准化等。然后，选择合适的小波基函数，如Daubechies小波、Morlet小波等，构建网络结构。接下来，使用MATLAB的神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）创建网络模型，设置网络层数、节点数和学习参数。在训练过程中，可以使用函数`train`进行网络训练，并通过监控误差变化来调整训练参数。压缩包内的"小波神经网络的时间序列预测代码"文件很可能是包含完整的MATLAB代码示例，用于演示如何构建和训练一个小波神经网络模型，以及如何用该模型进行时间序列预测。这些代码可能包含了以下关键步骤： 1. 数据读取与预处理：使用MATLAB的`load`函数加载数据，然后使用`preprocess`函数进行数据标准化或归一化。 2. 网络构建：使用`waveletNetwork`函数创建小波神经网络，设定输入层、隐藏层和输出层的节点数量。 3. 训练过程：调用`train`函数进行网络训练，同时可以设置训练次数、学习率等参数。 4. 预测：训练完成后，使用`sim`函数对新数据进行预测。 5. 结果评估：将预测结果与实际值比较，计算误差，如均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。在深入研究和应用这个代码时，你需要理解每个函数的作用，调整参数以适应不同问题，以及优化网络结构以提高预测精度。此外，还可以探索其他时间序列预测方法，如ARIMA、LSTM等，以便在不同场景下选择最佳模型。

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小波神经网络的时间序列预测代码.rar （4个子文件）

小波神经网络的时间序列预测代码

chapter32

mymorlet.m 90B

traffic_flux.mat 2KB

d_mymorlet.m 97B

wavenn.m 5KB

%% 该代码为基于小波神经网络的交通流预测代码 % % <html> % <table border="0" width="600px" id="table1"> <tr> <td>该案例作者申明：</td> </tr> <tr><td>1：本人长期驻扎在此<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/forum-158-1.html">板块</a>里，对该案例提问，做到有问必答。本套书籍官方网站为：<a href="http://video.ourmatlab.com">video.ourmatlab.com</a></td></tr><tr> <td>2：点此<a href="http://union.dangdang.com/transfer/transfer.aspx?from=P-284318&backurl=http://www.dangdang.com/">从当当预定本书</a>：<a href="http://union.dangdang.com/transfer/transfer.aspx?from=P-284318&backurl=http://www.dangdang.com/">《Matlab神经网络30个案例分析》</a>。</td></tr><tr> <td>3：此案例有配套的教学视频，视频下载方式<a href="http://video.ourmatlab.com/vbuy.html">video.ourmatlab.com/vbuy.html</a>。 </td> </tr> <tr> <td> 4：此案例为原创案例，转载请注明出处（《Matlab神经网络30个案例分析》）。</td> </tr> <tr> <td> 5：若此案例碰巧与您的研究有关联，我们欢迎您提意见，要求等，我们考虑后可以加在案例里。</td> </tr> </table> % </html> %% 清空环境变量 clc clear %% 网络参数配置 load traffic_flux input output input_test output_test M=size(input,2); %输入节点个数 N=size(output,2); %输出节点个数 n=6; %隐形节点个数 lr1=0.01; %学习概率 lr2=0.001; %学习概率 maxgen=100; %迭代次数 %权值初始化 Wjk=randn(n,M);Wjk_1=Wjk;Wjk_2=Wjk_1; Wij=randn(N,n);Wij_1=Wij;Wij_2=Wij_1; a=randn(1,n);a_1=a;a_2=a_1; b=randn(1,n);b_1=b;b_2=b_1; %节点初始化 y=zeros(1,N); net=zeros(1,n); net_ab=zeros(1,n); %权值学习增量初始化 d_Wjk=zeros(n,M); d_Wij=zeros(N,n); d_a=zeros(1,n); d_b=zeros(1,n); %% 输入输出数据归一化 [inputn,inputps]=mapminmax(input'); [outputn,outputps]=mapminmax(output'); inputn=inputn'; outputn=outputn'; error=zeros(1,maxgen); %% 网络训练 for i=1:maxgen %误差累计 error(i)=0; % 循环训练 for kk=1:size(input,1) x=inputn(kk,:); yqw=outputn(kk,:); for j=1:n for k=1:M net(j)=net(j)+Wjk(j,k)*x(k); net_ab(j)=(net(j)-b(j))/a(j); end temp=mymorlet(net_ab(j)); for k=1:N y=y+Wij(k,j)*temp; %小波函数 end end %计算误差和 error(i)=error(i)+sum(abs(yqw-y)); %权值调整 for j=1:n %计算d_Wij temp=mymorlet(net_ab(j)); for k=1:N d_Wij(k,j)=d_Wij(k,j)-(yqw(k)-y(k))*temp; end %计算d_Wjk temp=d_mymorlet(net_ab(j)); for k=1:M for l=1:N d_Wjk(j,k)=d_Wjk(j,k)+(yqw(l)-y(l))*Wij(l,j) ; end d_Wjk(j,k)=-d_Wjk(j,k)*temp*x(k)/a(j); end %计算d_b for k=1:N d_b(j)=d_b(j)+(yqw(k)-y(k))*Wij(k,j); end d_b(j)=d_b(j)*temp/a(j); %计算d_a for k=1:N d_a(j)=d_a(j)+(yqw(k)-y(k))*Wij(k,j); end d_a(j)=d_a(j)*temp*((net(j)-b(j))/b(j))/a(j); end %权值参数更新 Wij=Wij-lr1*d_Wij; Wjk=Wjk-lr1*d_Wjk; b=b-lr2*d_b; a=a-lr2*d_a; d_Wjk=zeros(n,M); d_Wij=zeros(N,n); d_a=zeros(1,n); d_b=zeros(1,n); y=zeros(1,N); net=zeros(1,n); net_ab=zeros(1,n); Wjk_1=Wjk;Wjk_2=Wjk_1; Wij_1=Wij;Wij_2=Wij_1; a_1=a;a_2=a_1; b_1=b;b_2=b_1; end end %% 网络预测 %预测输入归一化 x=mapminmax('apply',input_test',inputps); x=x'; yuce=zeros(92,1); %网络预测 for i=1:92 x_test=x(i,:); for j=1:1:n for k=1:1:M net(j)=net(j)+Wjk(j,k)*x_test(k); net_ab(j)=(net(j)-b(j))/a(j); end temp=mymorlet(net_ab(j)); for k=1:N y(k)=y(k)+Wij(k,j)*temp ; end end yuce(i)=y(k); y=zeros(1,N); net=zeros(1,n); net_ab=zeros(1,n); end %预测输出反归一化 ynn=mapminmax('reverse',yuce,outputps); %% 结果分析 figure(1) plot(ynn,'r*:') hold on plot(output_test,'bo--') title('预测交通流量','fontsize',12) legend('预测交通流量','实际交通流量','fontsize',12) xlabel('时间点') ylabel('交通流量') web browser www.matlabsky.com %% % <html> % <table width="656" align="left" > <tr><td align="center"><a href="http://video.ourmatlab.com/">Matlab神经网络30个案例分析</a>相关论坛：《Matlab神经网络30个案例分析》官方网站：<a href="http://video.ourmatlab.com">video.ourmatlab.com</a>Matlab技术论坛：<a href="http://www.matlabsky.com">www.matlabsky.com</a>Matlab函数百科：<a href="http://www.mfun.la">www.mfun.la</a>Matlab中文论坛：<a href="http://www.ilovematlab.com">www.ilovematlab.com</a></td> </tr></table> % </html>

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