本文探讨了在神经网络算法中引入小波分析技术的方法及其应用效果，旨在提高模型的学习效率和准确性。通过结合两者的优点，为复杂数据处理提供了新思路。
以下代码用于基于小波神经网络的交通流预测：
1. 清空环境变量：
```matlab
clc;
clear;
```
2. 网络参数配置及数据读取：
- 从文件中加载数据。
- 计算训练集、验证集和测试集的比例并分配相应比例的数据。
3. 数据分割：
```matlab
[m,n] = size(data);
aaaaaa = round(m * 0.7); % 训练集大小
bbbbbb = round(m * 0.2); % 验证集大小
cccccc = round(m * 0.1); % 测试集大小
input = data(1:aaaaaa,1:n-1);
output = data(1:aaaaaa,n);
input_test = data((aaaaaa+bbbbbb+1):m,1:n-1);
output_test = data((aaaabbbb + 1 + bbbbbb):m,n);
M=size(input,2); % 输入节点个数
N=size(output,2); % 输出节点个数
n=6; % 隐形节点个数
4. 参数设置：
- 学习率：`lr1 = 0.01`, `lr2 = 0.001`
- 迭代次数：`maxgen = 100`
5. 权重初始化：
```matlab
Wjk=randn(n,M);
Wjk_1=Wjk;
Wjk_2=Wjk_1;
Wij=randn(N,n);
Wij_1=Wij;
Wij_2=Wij_1;
a=randn(1,n);
a_1=a;
a_2=a_1;
b=randn(1,n);
b_1=b;
b_2=b_1;
```
5星
