小波神经网络预测.zip

可以预测一二维数据！基于小波变换的时间序列预测！思路将数据序列进行小波分解，每一层分解的结果是上次分解得到的低频信号再分解成低频和高频两个部分。

clc
clear 
A=[1 5 3 7;1/5 1 1/3 3;1/3 3 1 5;1/7 1/3 1/5 1];
[mn]=size（A）;
RI=[0 0 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 1.51];
R=rank（A）;
[VD]=eig（A）;
tz=max（D）;
B=max（tz）;
[rowcol]=find（D==B）;
C=V（:col）;
CI=（B-n）/（n-1）;
CR=CI/RI（1n）;
if CR<0.10
    disp（‘CI=‘）;disp（CI）;
    disp（‘CR=‘）;disp（CR）;
    disp（‘矩阵通过一致性检验，各向量权重向量Q为：‘）;
    Q=zeros（n1）;
    for i=1:n
        Q（i1）=C（i1）/sum（C（:1））;
    end
    Q
else
    disp（‘矩阵没有通过一致性检验，请重新构造‘）;
end

 属性            大小     日期    时间   名称
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