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1 基本定义

小波神经网络回归预测算法是一种利用小波变换和人工神经网络相结合的方法，用于解决回归预测问题。下面将详细介绍该算法的原理与方法：

1. 小波变换：

   • 小波变换是一种多分辨率分析技术，能够将信号分解成不同频率的子信号。

   • 小波变换使用小波函数作为基函数，在时间和尺度上对信号进行局部分析。

   • 分解产生的低频子信号表示信号的整体趋势，高频子信号表示信号的细节。

2. 小波神经网络模型：

   • 小波神经网络模型结合了小波变换和人工神经网络，用于建立回归预测模型。

   • 模型首先通过小波变换对输入信号进行分解，得到不同尺度和频率的子信号。

   • 然后，每个子信号被送入人工神经网络进行训练和预测。

   • 最后，通过逆小波变换将各个子信号的预测结果合并，得到最终的预测输出。

3. 小波神经网络回归预测算法步骤：

   • 步骤1：选择合适的小波函数和尺度，对输入信号进行小波变换。

   • 步骤2：将小波变换后得到的子信号作为输入，构建人工神经网络模型。

   • 步骤3：使用训练数据集对人工神经网络进行训练，更新权重和偏差参数。

   • 步骤4：利用训练好的小波神经网络模型对测试数据进行预测。

   • 步骤5：对于多个尺度和频率的子信号，将各个子信号的预测结果进行逆小波变换，并合并为最终的预测输出。

通过小波变换的分解和重构过程，小波神经网络回归预测算法能够同时捕捉信号的整体趋势和局部细节。这种结合可以提高模型的预测精度和泛化能力，特别适用于具有非线性、非平稳特征的回归预测问题。

2 出图效果

附出图效果如下：

附视频教程操作：