【小波回归预测】基于粒子群算法优化小波变换实现车位预测附Matlab代码

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🔥 内容介绍

小波回归预测是一种常用的预测方法，它能够通过分析时间序列数据的趋势和周期性来预测未来的趋势。然而，小波回归预测的精度和效率受到小波变换的影响，因此，优化小波变换是提高小波回归预测精度和效率的关键。

为了优化小波变换，我们可以使用粒子群算法。粒子群算法是一种优化算法，它模拟了鸟群或鱼群的行为，通过不断地迭代寻找最优解。在小波回归预测中，我们可以使用粒子群算法来寻找最优的小波变换参数，从而提高预测精度和效率。

具体实现流程如下：

1. 数据预处理

首先，我们需要对时间序列数据进行预处理。这包括去除噪声、平滑数据和归一化等操作。这些操作可以提高小波变换的效果，并且减少预测误差。

1. 小波变换

接下来，我们需要进行小波变换。小波变换是一种将时间序列数据转换为频域数据的方法。它可以将数据分解为不同的频率分量，从而更好地分析数据的周期性和趋势。

1. 粒子群算法优化

在小波变换过程中，我们需要确定小波变换的参数。这包括小波函数、分解层数和阈值等。为了寻找最优的小波变换参数，我们可以使用粒子群算法。

具体来说，我们可以将小波变换的参数作为粒子的位置，将预测误差作为粒子的适应度。然后，通过不断地迭代，让粒子逐渐靠近最优解，从而找到最优的小波变换参数。

1. 车位预测

最后，我们可以使用优化后的小波变换参数进行车位预测。具体来说，我们可以将预测误差作为目标函数，使用小波回归预测方法进行预测。

总结：

小波回归预测是一种常用的预测方法，但是其精度和效率受到小波变换的影响。为了优化小波变换，我们可以使用粒子群算法。具体来说，我们可以将小波变换的参数作为粒子的位置，通过不断地迭代寻找最优解。通过优化小波变换，我们可以提高小波回归预测的精度和效率，从而更好地预测未来的趋势。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行​%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');​%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);​P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);​P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);​%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 蒋庆华.一种基于小波变换及自回归模型的网络流量预测算法[D].吉林大学[2023-11-01].DOI:CNKI:CDMD:2.2006.092886.

[2] 李洲,李春祥.基于改进经验小波变换的非平稳风速多步预测[C]//第28届全国结构工程学术会议.0[2023-11-01].

[3] 马梅琴,李风军,赵菊萍.基于改进粒子群算法优化小波神经网络的短时交通流预测[J].宁夏师范学院学报, 2019, 40(1):7.DOI:CNKI:SUN:GYSB.0.2019-01-010.

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