算法源码-预测与预报：小波神经网络的时间序列预测代码.zip资源-CSDN文库

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53 浏览量 2023-06-06 15:09:37 上传评论收藏 6KB ZIP 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，主要用于处理时间序列数据，如股票价格、天气预报、电力需求等。本压缩包包含的源码是关于使用小波神经网络进行时间序列预测的实际实现，对于学习和研究算法有着重要的参考价值。小波神经网络（Wavelet Neural Network, WNN）的基础是小波理论，它是一种能够同时在时域和频域上分析信号的工具。小波分析具有良好的局部化特性和多分辨率分析能力，可以有效地提取时间序列中的瞬态特征和周期性变化。神经网络则是一种模仿人脑神经元工作方式的计算模型，通过学习和调整权重来拟合输入和输出之间的关系。在这个项目中，我们可能会看到以下几个关键知识点： 1. **小波分解**：源码中可能包含了使用不同小波基函数（如Daubechies小波、Haar小波等）对时间序列进行多尺度分解的过程。小波分解将原始数据转化为多个细节和近似成分，便于捕捉不同频率的特征。 2. **神经网络结构**：小波神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层接收小波分解后的特征，隐藏层通过非线性激活函数（如sigmoid、tanh或ReLU）进行转换，输出层则用于生成预测结果。源码中可能包括了网络结构的定义和权重初始化。 3. **训练过程**：源码会展示如何使用反向传播算法（Backpropagation）或梯度下降法来优化网络参数，以最小化预测误差。这可能涉及到损失函数的选择（如均方误差、均方根误差等）和学习率的调整策略。 4. **时间序列预处理**：在应用小波神经网络之前，时间序列数据通常需要进行预处理，如平滑处理、差分运算、标准化等，以减少噪声、消除趋势并使数据适应模型输入的要求。 5. **预测与评估**：源码中会包含预测函数，用于生成未来时间点的预测值。同时，可能会有评估模块来计算预测结果与实际值之间的误差，例如通过均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等指标。 6. **可视化**：为了更好地理解模型的性能，源码可能还包含了绘制原始数据、预测数据以及误差图的功能，帮助分析模型的预测效果。通过这个项目，学习者不仅可以掌握小波神经网络的构建和训练方法，还能深入理解时间序列预测的挑战和解决方案。对于希望在数据分析、机器学习或者人工智能领域提升技能的人来说，这是一个极好的实践案例。

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算法源码-预测与预报：小波神经网络的时间序列预测代码.zip （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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