python 小波分解预测

小波分解预测是一种基于小波分析的时间序列预测方法，它将原始时间序列分解成多个尺度和频率的小波分量，然后对每个小波分量进行预测。

Python中可以使用PyWavelets库来进行小波分析和预测。下面是一个简单的小波分解预测的代码示例：

import numpy as np
import pywt

# 生成示例时间序列
data = np.sin(np.arange(100) * np.pi / 10)

# 进行小波分解
coeffs = pywt.swt(data, 'db4', level=3)

# 对每个小波分量进行预测
predicted_coeffs = []
for i in range(len(coeffs)):
    cA, cD = coeffs[i]
    # 使用线性插值方法进行预测
    predicted_cA = np.interp(np.arange(len(cA), len(cA) + 10), np.arange(len(cA)), cA)
    predicted_cD = np.interp(np.arange(len(cD), len(cD) + 10), np.arange(len(cD)), cD)
    predicted_coeffs.append((predicted_cA, predicted_cD))

# 进行小波重构得到预测序列
predicted_data = pywt.iswt(predicted_coeffs, 'db4')

# 打印预测结果
print(predicted_data)

在上面的代码中，我们首先生成了一个示例时间序列，然后使用`pywt.swt()`函数进行小波分解，得到三层小波分量。接着，我们对每个小波分量进行了预测，使用线性插值方法将小波分量的长度扩展到原来的长度加上10，得到了预测的小波分量。最后，使用`pywt.iswt()`函数进行小波重构，得到预测的时间序列。