小波神经网络（WNN）用于数据预测（Python源码+数据集）

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项目简介

本项目提供了一个用于数据预测的小波神经网络（WNN）的Python源码及相应的数据集。通过本项目，您可以学习如何使用小波神经网络进行数据预测，并评估模型的预测效果。

文件结构

• WNN.py: 该脚本用于使用训练数据集进行模型训练，生成对应的训练后模型参数。
• test.py: 该脚本用于利用训练好的模型对测试数据集进行预测，输出结果包括MAE、MAPE等误差值以及预测差值的分布情况等。
• train.csv: 训练数据集，用于模型训练。
• test.csv: 测试数据集，用于模型预测。
• .npy文件: 训练后生成的权值、平滑因子、伸缩因子等参数。

使用说明

1. 模型训练:

   • 运行 WNN.py 脚本，使用 train.csv 数据集进行模型训练。
   • 训练完成后，会生成相应的 .npy 文件，包含训练后的模型参数。

2. 模型预测:

   • 运行 test.py 脚本，使用训练好的模型对 test.csv 数据集进行预测。
   • 预测结果将输出包括MAE、MAPE等误差值以及预测差值的分布情况。

依赖库

• Python 3.x
• NumPy
• Pandas
• Matplotlib（可选，用于可视化）

安装依赖

pip install numpy pandas matplotlib

参考文献

• 小波神经网络（WNN）相关文献
• 数据预测相关文献

贡献

欢迎提交Issue和Pull Request，共同完善本项目。

许可证

本项目采用MIT许可证，详情请参阅 LICENSE 文件。

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