用小波神经网络来对时间序列进行预测
小波变换在金融时间序列分析中的应用
小波变换在金融时间序列分析中的应用引言：金融市场中的时间序列数据具有复杂性和不确定性，如何准确分析和预测金融市场的走势一直是投资者和研究者关注的焦点。
小波变换作为一种多尺度分析方法，已经在金融时间序列分析中得到了广泛应用。
本文将探讨小波变换在金融时间序列分析中的应用，并介绍其原理和优势。
一、小波变换原理小波变换是一种时频分析方法，可以将信号分解成不同频率的成分，并提供信号在时间和频率上的局部信息。
其核心思想是利用小波基函数将信号进行分解和重构，通过调整小波基函数的尺度和平移实现对信号的多尺度分析。
二、小波变换在金融时间序列分析中的应用1. 趋势分析金融市场的时间序列数据往往包含趋势成分，通过小波变换可以将原始序列分解成趋势和细节两个部分。
趋势成分反映了金融市场的长期走势，可以帮助分析者判断市场的牛熊转换点，从而制定相应的投资策略。
2. 周期分析金融市场的时间序列数据中常常存在周期性的波动，通过小波变换可以提取出不同频率的周期成分。
周期成分反映了金融市场的短期波动，可以帮助分析者捕捉到市场的周期性行为，以及预测未来的价格波动。
3. 波动分析金融市场的时间序列数据中存在着波动性，通过小波变换可以提取出不同尺度的细节成分。
细节成分反映了金融市场的波动特征，可以帮助分析者判断市场的风险水平，以及制定相应的风险管理策略。
4. 相关性分析金融市场中的不同品种之间存在着一定的相关性，通过小波变换可以对相关性进行分析。
通过计算不同品种之间的小波相关系数，可以帮助分析者发现市场之间的相互作用关系，以及制定相应的投资组合策略。
三、小波变换在金融时间序列分析中的优势1. 多尺度分析小波变换可以将信号分解成不同尺度的成分，可以帮助分析者从不同的角度观察和分析金融市场的时间序列数据。
这种多尺度分析的方法可以提供更全面和准确的信息，有助于分析者制定更合理和有效的投资策略。
2. 非平稳信号处理金融市场的时间序列数据往往具有非平稳性，传统的频域分析方法往往无法处理非平稳信号。
基于小波分析和神经网络的卫星钟差预报性能分析
２ ０ — １１ ０ ９１ —６收到原稿， ２ ０ — ２０ ０ ９ １— ２收到修改稿
航空 科 学 基 金 （０ ９ ５ ０ １ ）资助 ２００ ８０ ３
ｔｇ ｊｄ 一０ ＠ １ ３Ｃ ｒ ｃｃ ｎ ０ ７ ６ ．Ｏ ｎ
３６ ９ ຫໍສະໝຸດ 天 文 学 报 ５ １卷
２ 钟差预 报模型 设 计
３ 基 于小 波 的数据处 理
小波变换 是一 种时间和频率 的局域变 换，能有效地 从 时间序列 中提取 信息 ，通过 伸 缩和 平移等运算 功能对序列进 行多尺 度细化分 析 ．因此 ，通过 小波变 换 能够揭示 时序数 据之 间的联系 ，从而更好 地处理 时序数据 ［． ８ 】
３１ 小波 分解 ． 小波变 换的基本 思想是多分 辨率分 析，其实质就是 将信号 在一 系列 不 同层次 的空间
基于小 波分析和 神经 网络 的钟差序列 预报模型 分为 ４ 阶段：第 １阶段对 钟差序列 个 应用 小波分析分解 到不 同的时频层 上；第 ２阶段对 每一层 的系数应 用小波 去 噪去 除孤立 点和跳跃 点 ；第 ３阶段使 用神经 网络对各层 系数进行 预测 ；第 ４阶段对各 层 系数 的预测 序列进行 小波重构 ，产生钟差 预报序列 ．该混合模 型钟差 预报 的具体流 程如图 １ 所示 ．
第 ５ １卷 第 ４期
２ １ 年 １ 月 ００ Ｏ
天 文 学 报
ＡＣＴＡ ＴＲ０ＮｏＭ Ｉ ＡＳ ＣＡ Ｉ ＣＡ Ｓ ＮＩ
Ｖｏ１５１ Ｎ ｏ． ． ４
０ｃ ． ２ １ ｔ． ０ ０
基 于小 波 分 析 和 神 经 网络 的卫 星 钟 差 预 报 性能分析 术
郭承 军 十 滕 云 龙
Ｃｌ ｃ ｉｓ ｏ ｋｂａ
基于LSTM神经网络的时间序列预测研究
基于LSTM神经网络的时间序列预测研究时间序列预测是机器学习和人工智能领域中的一个重要问题。
如果我们能够预测时间序列中未来的走势，就可以在金融、经济、交通等领域中做出更好的决策，也可以提高生产和服务效率，提升用户体验等。
当前，许多机器学习算法都可以用于时间序列预测，其中LSTM神经网络因其优秀的长短期记忆能力而备受瞩目。
一、LSTM神经网络简介LSTM神经网络是一种循环神经网络的变体，它具有很强的记忆能力，可以很好地处理长序列的输入数据。
LSTM包括输入门、遗忘门和输出门三个关键组件，这些组件可以有效地控制信息的流动和存储，从而消除梯度消失的问题。
二、LSTM神经网络在时间序列预测中的应用LSTM神经网络在时间序列预测中已经得到了广泛的应用。
它可以用于预测股票价格、通货膨胀率、气象数据、生产指数等各种时间序列。
根据时间序列的不同特征，LSTM神经网络的模型结构也有所差异，可能包含单层或多层LSTM单元，以及一些附加的全连接层、卷积层等。
三、如何利用LSTM神经网络进行时间序列预测使用LSTM神经网络进行时间序列预测通常包括以下步骤：1. 数据预处理：将原始数据进行清洗、归一化等处理，从而使得数据具有良好的可解释性和可训练性。
2. 数据分离：将处理后的数据分为训练集和测试集，通常是将时间序列的前70-80%用来训练LSTM模型，剩余的部分用来测试LSTM模型的性能。
3. LSTM模型构建：根据时间序列的特征选取LSTM神经网络的模型结构，并利用Keras、TensorFlow等框架进行代码编写。
4. 模型训练：利用训练集对LSTM模型进行训练，通过损失函数最小化来调整模型中的参数。
5. 模型验证：使用测试集对训练好的LSTM模型进行验证，评估模型的准确性和泛化能力。
6. 模型应用：根据验证结果，对LSTM模型进行调优、应用和优化。
四、LSTM神经网络存在的问题及展望虽然LSTM神经网络在时间序列预测中表现出色，但是它还存在着许多问题，如过拟合、欠拟合、长时序数据的处理等。
基于遗传 - 小波神经网络的短时交通量预测
迅速地进行预测 比较 困难 ．国 内外学者提 出了许多预测方法和模 型 ， 主要有基于传统统计理论 的模型 （ 回归分析预测模型 、 时间序列模型、 卡尔曼滤波模型等¨ ） ， 基于神经 网络的预测模 型［ ２ － ４ ］ ， 基于非线性
理论（ 混 沌 理论 和小 波分 析 ） 的预 测模 型 ． 这 三 大模 型 中 ， 基 于传 统 统 计 理论 的模 型 主要 是基 于
基 于遗 传 一小 波 神 经 网络 的短 时交 通 量预 测
黄恩 洲
（ 福建工程学院 交通运输系 ， 福建 福 州 ３ ５ ０ １ ０ ８ ）
摘
要 ：针对短时交通量 的高度非线性 ， 提出一种基于遗传 一 小波神经 网络 的预测方法 ． 该方法 以前馈多层
感知器的神经 网络拓扑结构为基础 ， 选择 Ｍ ｏ ｒ ｌ ｅ ｔ 母小波基 函数作为隐含层激活 函数 ， 以最简化结构概 念进行 网络泛化 ， 并将误 差反 向传播 ， 经遗传算法对 网络连接权 值修 正． 实 例证 明 ， 该方 法预测 精度高 ， 预测 速度较
线性基础 ， 对时间跨度较小的交通量预测精确度不高 ， 神经 网络具有识别复杂非线性 系统的特性 ， 在短时 交通量预测 的精度上 比较令人满意 ， 但是其 预测 的速度却较差 ， 而非线性理论预测方法缩短 了短 时交通 流量的预测速度 ， 但是 由于非线性理论方法参数较多 ， 鲁棒性较差 ， 妨碍了其工程应用 ， 因此不可否认 ， 在 精度上 ， 神经 网络是非线性预测的理想模型¨ 。 。 ． 近年来 ， 利用神经网络预测短时交通量的研究热点集中在 改进 网络结构和结合其他学科的相关 理论 以提高神经 网络预测的精度 和时效＿ １ 卜ｎ 方面． 时效是神经 网 络预测模型能否在工程上应用的关键问题 ， 影响神经网络预测速度最关键的两点是 ： 神经 网络结构和学
基于小波神经网络的工程形变量预测模型
ｍ ｄ ｌ ｓａｃ ｒ ｅａｄｕｅｕ ｒｐｅ ｉ ｉｇｔｅｅ ｇｎｅｉｇｄｓ ｒｏ ｏ ｅ ｉ ｃｕａ ｎ ｓｆ ｆ ｒｄｃ ｎ ｎ ｅｒ ｔ ｔ ｎ． ｔ ｌｏ ｔ ｈ ｉ ｎ ｉ ｏｉ
Ｋｅ ｗｏ ｄ ｙ ｒ ｓ：ｗａ ｅｅ ｅ ｒ ｌｎ ｔ ｒ ｖ ｌｔｎ ｕ ａ ｅｗｏ ｋ；ｅ－－硎 ｌ ｍ ｇ Ｉ ｉｔｒ ｏ － ｄｓｏ ｔ ｎ；ｐｒ ｄｃ ｉｎ ｇ ｉ ｅ ｉｔｏ
是 根据 预测 人员的经验 和判 断能 力 ， 用或 用少 量 的计 算 ， 不 对被预测 的对象 过去 和现在的有关资料进行 分析 ， 找出事物 发展规律 ， 求得预测结果。这种预测方法 最大 的缺 点常表 现 为整体 或局部 发生沉
陷、 斜、 倾 位移 、 曲 、 缝等 【 。如果 这种 变形 在允 许范 围 扭 裂 ４ ｊ
．
．
．
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．
小波包与神经网络相结合的人民币汇率预测
、
Ｅ Ｚ
＝
素所引起 的汇率价格 波动特征也是不 同的， 分散反映在相应 的 不 同时 间尺度上 。 小波变换 由于其独特的多尺度分析能力而成 为提取这类序列变化特征 的有力工具 。 它的最大的优点是能将
（ ｔ ） ＝ ∑ｈ ｋ Ｗ （ ２ ｔ 一 ）
） ＝ （ ２ ｔ — ｋ ） （ ３ ） ｌ（ 时 间序 列按不 同尺度分 解成不 同的层次 ，这就使 问题变得 简 ｋ ＥＺ 单， 便于分析和预测 。然而 ， 缺憾 的是 ， 小波变换 只能在 固定 的 ｎ ＝ ｌ ， ２ ， … ， Ⅳ 频率 空间上分解 ， 缺 乏灵活性 ， 存 在着在 时间分辨率 高时频 率 则 称 由（ ３ ） 式 所 确 定 的 函数 序列 （ Ｈ ＝ ０ ， １ ， ２ ， …， Ⅳ） 为 由 分 辨率 低的缺陷 ， 这就可能丢失某些频率空 间中的重要 价格波 ｗ ０ ＝ （ ｐ 确定 的小波包 。 动特征 的信息 ； 而小波包 能够克服上述 缺陷。 据此 ， 本文应用小 （ 二） 人工神经 网络简介 波包变换对 人民币汇率预测进行研究 ， 以期提高人 民币汇率预 人工 神经 网络 ， 通常简称神 经 网络 ， 是模 拟生物 神经 网络 报 的精度 。
【 收稿 日期 】 ２ ０ １ ３ ～ ０ ７ — ３ １ 【 基 金项 目】 辽宁省教育厅人文社会科学研究项 目（ Ｗ２ ０ １ ０ ３ １ ２ ） 【 作 者简 介 】 殷 光伟（ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ１ ９ ６ ３ － ） ， 女， 辽宁沈 阳人， 博士， 沈 阳工业大学经济学院副教授， 天津大学博士后出站人员， 研 究方 向： 金融工程 与风 险管理 ；
【 关 键 词 】 小波包变换； 汇率 ； 神经 网络； 预测 【 中图分类号 】 Ｆ ８ ２ ２ 【 文献标 识码 】 Ａ 【 文章编号 】 １ ０ ０ ４ — ２ ７ ６ ８ （ ２ ０ １ ３ ） １ ０ — ０ ０ ４ ０ — ０ ３
基于小波变换的动态股票预测模型研究
基于小波变换的动态股票预测模型研究股票市场作为经济发展的晴雨表，一直以来都备受关注。
投资者和分析师们努力寻找一种有效的方法来预测股票价格的变化，以获得更高的回报。
近年来，小波变换成为了股票价格预测领域的一种重要工具。
本文将探讨基于小波变换的动态股票预测模型，以帮助投资者做出更准确的决策。
首先，我们先来了解什么是小波变换。
小波变换是一种将时间序列数据分解为不同频率成分的统计工具，通过分析不同频率上的振幅变化，可以更好地理解时间序列数据的特征和规律。
在股票价格的预测中，小波变换可以帮助我们提取出不同时间尺度上的特征，进而进行有效的预测。
动态股票预测模型是指随着时间的推移，股票价格的预测模型也会不断调整和更新。
在小波变换中，动态模型可以通过监测价格的变化，并根据最新的数据调整模型参数，实时地进行预测。
这种动态调整的方式可以更好地适应股票市场的变化，并提高预测的准确性。
为了构建基于小波变换的动态股票预测模型，我们首先需要收集和整理历史股票价格数据。
这些数据包括股票的开盘价、收盘价、最高价、最低价等。
然后，我们将利用小波变换将这些时间序列数据进行分解。
小波变换可以将原始的时间序列数据分解为多个尺度和频率的小波系数，每个系数对应着不同频率上的振幅变化。
通过观察不同尺度的小波系数，我们可以进一步理解股票价格的长期和短期趋势。
接下来，我们需要选择一个适当的小波函数来进行变换。
常用的小波函数包括Daubechies小波、Haar小波等。
不同的小波函数具有不同的特性，可以适应不同类型的时间序列数据。
在选择小波函数时，我们需要考虑时间序列数据的周期性、噪声特征等因素。
在进行小波变换后，我们将得到一系列的小波系数，并根据这些系数来进行股票价格的预测。
由于小波系数表示了不同时间尺度上的特征，我们可以通过分析这些系数的变化趋势来预测未来股票价格的走势。
例如，如果某个尺度上的小波系数呈现出逐渐增大的趋势，那么我们可以预测股票价格将上涨。
基于神经网络的风速时间序列动态学习预测分析
基于神经网络的风速时间序列动态学习预测分析[摘要]测风数据的完整性和准确性对正确反应一个地区风资源优劣起着决定性作用，而在测风过程中往往有数据失真和缺失的情况，这些缺失的数据对于正确的评估风资源状况以及计算发电量、机型的选择都有着极为重要的作用；此外风的不确定性和不可控性，风能也随之而变化，从而影响风电场的发电量，如果能对风电场风况进行及时和较为准确的预测，从而就能对风电场风功率以及产量进行预报，进而为电网调度和风电场风机保护提供依据。
本文利用时间序列神经网络对风速的短时间预测，为风电场发电量的预测和测风数据短时间缺失替补提供参考。
[关键词]风速风能资源神经网络时间序列中图分类号：tk81 文献标识码：a 文章编号：1009-914x（2013）22-0204-01引言随着风电在我国风电的高速发展，截止2010年底，我国装机容量已经位居世界首位，伴随我国风电高速发展的同时也暴露出一些制约风电的发展的问题，如电网的制约、电网调度、风电限电的问题。
由于风电受天气的影响非常大，因此功率极不稳定，风电随机性、波动性、间歇性的特点，对电网的运行调度提出了相当高的要求，因此对风况的准确预报显得尤为重要。
我国作为一个风资源极为丰富并且正在大力发展风电的国家[3]。
风电在电网中的比例也必然会达到不可忽视的程度，准确的反映一个地区的风资源状况以及风电产能的预测，对项目的可行性和保护电网，对风电事业的发展及风电场运营维护来说具有重要的意义。
1、模型简介1.1 时间序列预测分析时间序列传统的预测方法主要有：移动平均法、指数平滑法、arima模型（非平稳求和自回归移动平均模型）。
这3种方法预测时都要先假设各变量之间是一种线性关系，这种局限性使其在实际应用中很难准确地进行分析和预测。
因为现实生活中大量的时间序列真实模型大都是非平稳、非线性的[4][5]。
1.2 基于bp神经网络的时间序列预测神经网络用于时间序列预测[8]，是指利用神经网络去逼近一个时间序列或者一个时间序列的变形，可用时间序列的前m个值（x （t-1），x（t-2），…，x（t-m））去预测s个值x（t），x（t+1），…，x（t+s-1）。
股市预测中的小波神经网络方法的研究
券价格是以线 性方 式对信息作 出反应 ， 资者 不仅具有长 短 投 期记忆 能力 ． 而且证券价格 对信息 的反应具 有累加 性 ． 使 就
证 券 价 格 的渡 动有 状 态持 续 性 ， 是任 何 消息 面 的微 小 变 化 但
骰 价 大 起 大落 ， 起 了社 会 的 巨 大 反 响 。 因此 ， 确 认 识 我 引 正 国 股市 运 动 的混 沌 规律 对 于 我 国政 府 对 股 票 市 场进 行 预 测 ． 加 强宏 观调 控 和 管 理 ， 导 股 民 进 行 正 确 投 资 ， 股 价 指 数 引 使
主要是 由传统的神经网络的学 习算法 而引起的 ． 而影响 从
维普资讯
管
Ｖｏ １ ｌ ６．Ｎ ． ｏ２
理
工
程
学
报
２０ ０２年 第 ２ 期
Ｊｕｎｌ ｆ ￣ ｓｉ ｅ ， ｌ咖 ａａｅ ｎ ｏｒａ ｏ ｄ ｔａ Ｅ ｇ ｅ口 ｇＥ ｇ ｈ ｕｒｌ ｎ ｎ ｇＭ ｎｇｍｅｔ
股 市 预 测 中的 小 波神 经 网络 方法 的研 究
用混 沌 的 确 定性 可 以 进行 短 期 预 刹 。混 沌 时 间序 列预 测 首 先要 重 构相 空 间 ， 着 充 分 利 用 小 渡 变换 时 频 分 析 的局 接 部 化 特 性 ． 出 了一 种 改进 的 小 波 网络 蛄 构 ， 讨 了股 市 预 洲模 型 问题 。 经 实例 验 证 ， 方 击 能 有 效 地 提 高 预 测精 提 探 该 度 ， 免 了人 工神 经 网络模 型 和 指 数 自回 归 的 固 有姨 陷 避
序 的 预测
灰 色预 测 方 法 比较 适 台 于 具 有 指 数 增 长 趋 势
时间序列分析在物理学中的应用
时间序列分析在物理学中的应用物理学是对自然界各种现象进行研究的科学领域，时间序列分析是一种针对时间序列数据进行模型建模和预测的方法。
这两者的结合可以应用于物理学领域中的很多问题，比如天文学、地震学、气象学等。
本文将就时间序列分析在物理学中的应用进行探讨。
一、空间天气预报空间天气预报主要涉及对太阳风、地球磁场、大气层密度、离子球等天文物理参数的预测。
这些参数的变化受到太阳活动、宇宙射线和地磁活动等影响，难以进行准确预测。
通过对这些参数的时间序列进行分析，可以建立预测模型，从而提高空间天气的预报能力。
时间序列分析方法主要有ARIMA、神经网络和小波分析等。
在应用过程中，需要对原始数据进行预处理，比如去除趋势和季节性因素。
此外，预测精度的提高还需要考虑数据的选取、建模方法的优化等因素。
二、地震预警地震预警是指在地震发生前采取措施，尽量减少地震损失。
时间序列分析可以对地震前的震源信号进行预处理，并利用时间序列数据对地震的发生时间、地震强度、震源位置等进行预测。
时间序列预测中，最常用的方法是递归神经网络，它能够对非线性、非平稳和高维的时间序列进行预测。
其预测精度比传统统计模型高，可以对地震发生时的地面振动数据进行处理，同时可以根据预测结果进行有针对性的应急处置措施。
三、气候变化预测气候变化预测是指对未来气候参数的变化趋势及其可能带来的影响进行预测。
时间序列分析可以对观测数据进行分析和预测，从而确定未来的气候趋势。
根据对气象变量的观测数据，可以应用ARIMA模型、自回归滑动平均模型等进行气象变量预测。
此外，还可以使用小波分析方法，提供较好的时间-频率分析能力，可以更加精准地发掘气象观测数据中的变化规律。
结语时间序列分析是一种理论成熟、应用广泛的方法，它适用于物理学领域的多个方面，如空间天气预报、地震预警和气候变化预测等。
通过运用时间序列分析方法，在实际问题中建立预测模型，可有效提高预测精度，使得人们更好的了解自然界的规律。
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/* Note:Your choice is C IDE */ #include "stdio.h" void main() {
}/*用小波神经网络来对时间序列进行预测 */ /*%File name : nprogram.m %Description : This file reads the data from %its source into their respective matrices prior to % performing wavelet decomposition.
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %Clear command screen and variables */ clc; clear;
/*%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % user desired resolution level (Tested: resolution = 2 is best)*/ level = menu('Enter desired resolution level: ', '1',... '2 (Select this for testing)', '3', '4'); switch level case 1, resolution = 1; case 2, resolution = 2; case 3, resolution = 3; case 4, resolution = 4; end
msg = ['Resolution level to be used is ', num2str(resolution)]; disp(msg);
/*%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % user desired amount of data to use */ data = menu('Choose amount of data to use: ', '1 day', '2 days', '3 days', '4 days',... '5 days', '6 days', '1 week (Select this for testing)'); switch data case 1, dataPoints = 48; /*%1 day = 48 points */ case 2, dataPoints = 96; /* %2 days = 96 points */ case 3, dataPoints = 144; /*%3 days = 144 points */ case 4, dataPoints = 192; /*%4 days = 192 points */ case 5, dataPoints = 240; /* %5 days = 240 points */ case 6, dataPoints = 288; /* %6 days = 288 points */ case 7, dataPoints = 336; /*%1 weeks = 336 points */
end
msg = ['No. of data points to be used is ', num2str(dataPoints)]; disp(msg);
/*%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %Menu for data set selection */ select = menu('Use QLD data of: ', 'Jan02',... 'Feb02', 'Mar02 (Select this for testing)', 'Apr02', 'May02'); switch select case 1, demandFile = 'DATA200601_QLD1';
case 2, demandFile = 'DATA200602_QLD1';
case 3, demandFile = 'DATA200603_QLD1';
case 4, demandFile = 'DATA200604_QLD1';
case 5, demandFile = 'DATA200605_QLD1'; end
/*%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %Reading the historical DEMAND data into tDemandArray */ selectedDemandFile=[demandFile,'.csv']; [regionArray, sDateArray, tDemandArray, rrpArray, pTypeArray] ... = textread(selectedDemandFile, '%s %q %f %f %s', 'headerlines', 1, 'delimiter', ',');
/*%Display no. of points in the selected time series demand data */ [demandDataPoints, y] = size(tDemandArray); msg = ['The no. of points in the selected Demand data is ', num2str(demandDataPoints)]; disp(msg);
/*%Decompose historical demand data signal */ [dD, l] = swtmat(tDemandArray, resolution, 'db2'); approx = dD(resolution, :);
/*%Plot the original demand data signal */ figure (1); subplot(resolution + 2, 1, 1); plot(tDemandArray(1: dataPoints)) legend('Demand original'); title('QLD Demand Data Signal');
/*%Plot the approximation demand data signal */ for i = 1 : resolution subplot(resolution + 2, 1, i + 1); plot(approx(1: dataPoints)) legend('Demand Approximation'); end
/*%After displaying approximation signal, display detail x */ for i = 1: resolution if( i > 1 ) detail(i, :) = dD(i-1, :)- dD(i, :); else detail(i, :) = tDemandArray' - dD(1, :); end
if i == 1 subplot(resolution + 2, 1, resolution - i + 3); plot(detail(i, 1: dataPoints)) legendName = ['Demand Detail ', num2str(i)]; legend(legendName);
else subplot(resolution + 2, 1, resolution - i + 3); plot(detail(i, 1: dataPoints)) legendName = ['Demand Detail ', num2str(i)]; legend(legendName);
end
i = i + 1; end
/*%Normalising approximation demand data */ maxDemand = max(approx'); %Find largest component normDemand = approx ./ maxDemand; /*%Right divison */
maxDemandDetail = [ ]; normDemandDetail = [, ];
detail = detail + 4000;
for i = 1: resolution maxDemandDetail(i) = max(detail(i, :)); normDemandDetail(i, :) = detail(i, :) ./maxDemandDetail(i); end
/*%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %Reading the historical historical PRICE data into rrpArray */ selectedPriceFile = [demandFile, '.csv']; [regionArray, sDateArray, tDemandArray, rrpArray, pTypeArray] ... = textread(selectedDemandFile, '%s %q %f %f %s', 'headerlines', 1, 'delimiter', ',');
/*%Display no. of points in Price data */ [noOfDataPoints, y] = size(rrpArray); msg = ['The no. of points in Price data data is ', num2str(noOfDataPoints)]; disp(msg);
/*%Decompose historical Price data signal */ [dP, l] = swtmat(rrpArray, resolution, 'db2'); approxP = dP(resolution, :);
/*%Plot the original Price data signal */ figure (2); subplot(resolution + 3, 1, 1); plot(rrpArray(2: dataPoints)) legend('Price original'); title('Price Data Signal');