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基于“紧致型”小波神经网络的时间序列预测研究
随着物联网技术和大数据技术的不断发展，时间序列数据在各个领域中的应用越来越广泛。时间序列的预测对于决策制定、规划与控制等方面具有重要意义。针对这一问题，目前有许多预测模型被提出，例如ARIMA、BP神经网络预测模型等。然而，这些传统的预测模型存在着一些缺陷，如不能很好地捕捉多尺度信号、易于受到噪声的干扰等问题。因此，本文介绍了一种新的预测模型——基于“紧致型”小波神经网络的时间序列预测模型。
紧致型小波变换作为一种多尺度分析方法，其主要思想是将信号分解成不同尺度的基本函数。在预测问题中，我们可以采用这种方法将信号分解成多个子信号，然后再将这些子信号分别进行预测。为了更好地利用这些子信号的信息，我们利用小波神经网络进行预测。小波神经网络是一种结合了小波分析和神经网络技术的预测模型。在这个模型中，小波分析用于将原始信号分解成不同尺度的信号，然后，神经网络则利用这些分解出的子信号进行预测。
在本研究中，我们提出了一种新的小波神经网络，称为紧致型小波神经网络。其主要思想是借鉴紧致型小波变换的思路，在信号分解过程中，不仅将信号分解成多个子信号，还要保持这些子信号之间的相关性，使得信息能够更好地保存。在预测过程中，我们首先将原始信号进行小波分解，然后将分解出的多个子信号进行预测，最后再将不同尺度的预测结果进行合并得到最终的预测结果。
为了验证紧致型小波神经网络在时间序列预测中的有效性，我们使用MATLAB对实验数据进行了模拟。实验结果表明，本文提出的预测模型在预测结果与误差指标等方面都具有优良的性能。
综上所述，基于紧致型小波神经网络的时间序列预测模型在多尺度分析和信号相关性等方面具有较好的性能，为时间序列预测问题的解决提供了一种新的方法。将来，我们可以进一步探索这种模型在其他领域中的应用，并通过改进算法，提高其预测效果和计算效率。