基于MATLAB的小波神经网络智能预测应用

资源摘要信息: "本资源为关于小波神经网络分解程序的ZIP压缩包，包含使用MATLAB软件开发的小波神经网络实例。该实例涉及小波变换与神经网络技术的结合应用，用于基于一周数据预测未来一天的情况。标题中的'M79'可能是指特定的项目代号或版本标识，而'小波'指的是用于信号处理的数学工具，'小波分解神经'暗示程序中使用了小波变换对信号进行分解，'智能预测'强调了该程序在时间序列预测方面的应用，'神经网络'则是指利用人工神经网络的模式识别能力进行数据处理与预测。标签中提及的关键技术包括小波分析、神经网络以及预测技术。 小波变换是一种时间-频率分析方法，通过小波函数对信号进行多尺度分解，具有良好的时频局部化特性，非常适合处理非平稳信号。小波分析在信号处理、图像处理、地震数据分析等多个领域都有广泛应用。在小波神经网络中，小波变换通常用于信号的预处理或者作为网络的特征提取部分，提取信号的局部特征。 神经网络是一种模仿人脑神经元连接方式的计算模型，由大量简单处理单元（神经元）广泛连接而成，具有强大的学习能力和泛化能力。在小波神经网络中，神经网络结构被用来处理和建模由小波变换提取的特征，进一步提升预测的准确度。常见的神经网络结构包括前馈神经网络、卷积神经网络、递归神经网络等。 本资源中的小波神经网络实例使用MATLAB软件实现，MATLAB是一种广泛使用的数值计算和可视化软件，内置多种数学计算和图形处理功能，非常适合开发和测试工程和技术问题的解决方案。在本实例中，MATLAB被用来实现小波变换、神经网络的设计与训练以及预测模型的建立。 使用小波神经网络进行智能预测时，通常的步骤包括数据的准备、小波变换、特征提取、网络训练与测试以及预测。首先，需要收集并准备数据，数据可能来自金融市场、气象预测、股市分析等具有时间序列特点的领域。然后，对数据进行小波分解，提取重要的时间-频率特征。接着，使用神经网络对提取的特征进行学习和训练。训练完成后，使用训练好的模型对未来的数据进行预测。最后，分析预测结果与实际情况的偏差，对模型进行调整和优化。 总结来说，小波神经网络是一种将小波变换与神经网络结合的技术，能够有效地处理和预测具有复杂性的数据。本资源提供了一个具体的实例，说明如何利用MATLAB实现小波神经网络在智能预测领域的应用。"