该MATLAB程序“wbfengsu3.m”涉及小波分析与神经网络融合应用于预测的课题。

简介：
Matlab中关于小波分析与神经网络融合进行预测的研究，具体涉及两种主要方法：首先，松散型方法的核心在于将原始样本数据经过小波分解，从而获得多尺度系数；随后，这些不同尺度的系数分别被用于神经网络的训练和预测。为了说明这一原理，我曾开发了一个交通量预测程序，该程序运行结果令人满意。我将该程序分享给大家供参考。尽管如此，我对该方法的具体原理理解尚不透彻，预测结果与仅使用神经网络进行预测的结果较为相似，难以察觉到其优势。事实上，这种程序的实现相当复杂，例如采用三层小波分解就需要建立并训练三个独立的神经网络预测模型。然而，其他相关论文普遍指出这种松散型方法具有诸多优点。因此，恳请各位专家指点：在小波分解后得到的信号作为神经网络训练和预测样本时，究竟有哪些显著的好处？ 其次，紧密型方法则采用小波函数来替代传统的神经网络的传输函数。为了验证这一方法的有效性，我结合了网络上公开的资料以及自身的需求进行了风速预测程序的编写；但遗憾的是，实验结果并不理想。因此，恳请各位高手协助审阅我的程序代码，找出可能存在的问题所在。非常感谢大家的帮助与指导！