✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，

代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

🔥 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。

2. 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。

3. 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。

4. 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.

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

🎁  关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

👇  私信完整代码、论文复现、期刊合作、论文辅导及科研仿真定制

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合