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《MATLAB 实现基于小波变换（Wavelet Transform）进行时间序列预测模型的项目详细实例》
通过使用小波变换，时间序列的预测模型不仅能够提取局部的趋势信息，还能够对全局信号进行有效建模，从而提供更为准确的预测结果。模型结合了小波变换的时频局部特性和现代机器学习算法，能够有效地进行高效、准确的时间序列预测，并且能够应对复杂、动态变化的实际数据。数据层负责数据的存储和预处理，模型层负责小波变换和机器学习模型的训练和预测，应用层负责展示和集成服务。在生产环境中，系统会实时接收外部的数据流，通过小波变换进行特征提取，并使用训练好的机器学习模型进行预测。命令用于保存和加载训练好的模型。
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/144899176
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