基于小波神经网络的中药材价格预测研究

简介：
本研究探讨了利用小波神经网络对中药材市场价格进行预测的方法，旨在为市场参与者提供决策支持。通过结合小波变换与神经网络的优点，该模型能够有效捕捉数据中的非线性特征和波动特性，提高预测精度。 本段落将深入探讨如何利用小波神经网络（Wavelet Neural Network, WNN）进行中药材价格预测。WNN结合了小波分析的时频局部化特性和神经网络的非线性映射能力，使其在处理复杂非线性问题上具有独特优势。具体应用中，WNN能够捕捉到价格波动的短期和长期趋势，从而提高预测准确性。 MATLAB提供了强大的数学计算与数据分析环境，非常适合进行小波分析及神经网络建模。该项目涉及几个关键脚本段落件：wnntrain.m、main1.m 和 wnnpredict.m 分别对应于 WNN 的训练、主程序以及价格预测功能。这些代码已详细注释，便于进一步理解和扩展。 - wnntrain.m 是用于初始化WNN结构并设置学习率和迭代次数等参数的脚本段落件。它利用训练数据调整权重和阈值以优化网络性能，并通过反向传播算法最小化预测误差来更新权重。 - main1.m 作为主程序，不仅调用wnntrain.m进行模型训练及保存训练后的WNN模型，还可能包含必要的数据预处理步骤（如清洗、归一化）确保输入数据适合神经网络的处理。 - wnnpredict.m 则用于加载已训练好的网络并利用新输入数据预测价格。此过程通常包括对新数据执行与先前相同的预处理操作，并将结果传递给WNN以获得中药材的价格预测值。 此外，d_mymorlet.m 和 mymorlet.m 文件分别实现小波函数及其离散版本。mymorlet.m 可能生成Morlet小波，这是一种广泛应用于信号分析的小波基函数，具有良好的频率和时间分辨率特性。 项目使用的数据集包括“中草药历年的价格.xlsx”和“工作簿1.xlsx”，包含不同时间段的中药材历史价格信息。这些数据是训练及测试模型的基础，通过将它们输入WNN，可以学习到价格变化模式并进行预测。 该项目展示了如何利用MATLAB构建、训练与使用小波神经网络对中药材市场做出准确的价格预测。借助于局部化特性和非线性映射能力的结合，该方法能够更精确地捕捉市场价格动态，并为研究者和投资者提供有力支持。通过进一步改进此模型可以提高其预测精度，从而更好地服务于中药材市场的分析与决策需求。