第一篇：基于庫存的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)煤炭期貨價格預(yù)測分析

基于庫存的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)煤炭期貨價格預(yù)測分析

【摘 要】本文以Matlab為工具，利用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對基于庫存的動力煤期貨價格進(jìn)行模型分析和預(yù)測，結(jié)果表明其具有高度相關(guān)性，并具有研究價值。這對探究中國煤炭期貨未來的價格變動趨勢，為煤炭期貨市場提供基礎(chǔ)資料和決策支持。

【關(guān)鍵詞】煤炭期貨；MATLAB；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；模型預(yù)測

0 引言

隨著經(jīng)濟(jì)全球化的推進(jìn)，我國的基礎(chǔ)能源越來越依賴國際煤炭資源，掌握煤炭未來市場價格的話語權(quán)對我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展、資源供給都具有重要意義。在現(xiàn)貨市場不景氣的情況下，期貨這種能夠規(guī)避市場風(fēng)險的工具便具有了更大的發(fā)展空間。小波分析具有較好的描述能力，而且預(yù)測的精度較高、預(yù)測結(jié)果的可靠性較大，作為一種信息和信號處理工具在許多方面得到應(yīng)用。煤炭期貨的上市

動力煤期貨上市后，其價格將成為動力煤市場的風(fēng)向標(biāo)，自身也將成為電力企業(yè)鎖定成本的保值工具。因此，動力煤期貨上市，對于動力煤市場乃至主要的國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來重大積極作用。

一是有利于完善市場體系、穩(wěn)健企業(yè)經(jīng)營、優(yōu)化資源配置。上市動力煤期貨通過形成公正、透明、權(quán)威的中遠(yuǎn)期價格體系，能夠為煤炭、電力等上下游企業(yè)簽訂長、短期協(xié)議提供有效參考，是動力煤市場化改革的重要配套措施和煤炭市場體系進(jìn)一步完善的重要內(nèi)容。

二是有利于緩解“煤電聯(lián)動”壓力?！懊弘娐?lián)動”是指在某一約定時間周期內(nèi)，如果煤炭價格上漲超過某一既定比例，那么國家便對電價做出相應(yīng)調(diào)整。推出動力煤期貨后，電力等下游企業(yè)通過期貨市場進(jìn)行套期保值交易，實現(xiàn)現(xiàn)貨、期貨“兩條腿走路”，有效規(guī)避煤炭價格市場波動風(fēng)險。

三是有利于“煤電一體化”的發(fā)展方向。一方面，上市動力煤期貨通過提供有效規(guī)避市場風(fēng)險的金融工具，有助于為進(jìn)一步推動煤電一體化夯實基礎(chǔ)；另一方面，動力煤期貨能夠為煤炭定價提供有益借鑒，煤電合營企業(yè)可以在期貨價格的基礎(chǔ)上，依據(jù)自身情況，制定結(jié)算價格，為煤電一體化消除消極因素。模型與算法

2.1 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法與傳統(tǒng)的參數(shù)模型方法最大的不同在于它是數(shù)驅(qū)動的自適應(yīng)技術(shù)，不需要對問題的模型做出任何假設(shè)。在解決問題的內(nèi)部規(guī)律未知或難以描述的情況下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過對樣本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練，以獲取數(shù)據(jù)之間隱藏的函數(shù)關(guān)系，是一種多變量輸入的非線性、非參數(shù)的統(tǒng)計方法。

利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測時間序列時，利用時間序列模型不需要知道影響預(yù)測變量的因果關(guān)系，而且有足夠多的數(shù)據(jù)可以用來構(gòu)成一個合理長度的時間序列的特點，通過把輸出層單元的誤差逐層向輸入層“分?jǐn)偂苯o各層單元，從而獲得參考誤差，并調(diào)整各邊連接權(quán)，直到小于允許誤差。輸入信號從輸入節(jié)點依次傳過各隱藏節(jié)點，然后傳到輸出層，每一層的節(jié)點的輸出只影響下一層節(jié)點的輸出。在學(xué)習(xí)過程中，為使網(wǎng)絡(luò)輸出層的誤差平方和達(dá)到最小，通過連續(xù)不斷地在相對于誤差函數(shù)斜率下降的方向上計算網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和偏差的變化而逐漸逼近目標(biāo)。每一次權(quán)值和偏差的變化都與網(wǎng)絡(luò)誤差的影響成正比，并以反向傳播的方式傳遞到每一層。

2.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

本文模型中使用的是鄭商所CZCE動力煤自2013年9月上市一年內(nèi)的收盤價格，以交易日為單位（節(jié)假日停盤，故省略）。

庫存數(shù)據(jù)方面，模型使用的是我國主要港口煤炭庫存總量，數(shù)據(jù)來源于魯中煤炭交易中心。選取區(qū)間與動力煤期貨價格的選取區(qū)間相同，都為2013年9月動力煤在鄭商所上市之后的一年時間。動力煤期貨價格與庫存有存在一定的相關(guān)性，動力煤期貨價格有較大波動的時段都伴隨著庫存的反向波動。

（5）記錄已學(xué)習(xí)過的樣本數(shù)p。如果p

（6）確定隱含層層數(shù)。隱含層節(jié)點數(shù)太多會導(dǎo)致學(xué)習(xí)時間過長；而隱含層節(jié)點太少，容錯性差，識別未經(jīng)學(xué)習(xí)的樣本能力低，所以必須綜合多方面的因素進(jìn)行設(shè)計。利用逐步增長或逐步修剪來確定。根據(jù)試算比較，最終確定隱含層節(jié)點數(shù)為10。

（7）按權(quán)值修正公式修正各層的權(quán)職和閾值；

（9）利用測試樣本檢驗訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)模型，并對未來進(jìn)行預(yù)測。對訓(xùn)練、測試以及預(yù)測輸出的結(jié)果進(jìn)行反歸一化處理，即將輸出值還原為原量綱值。預(yù)測結(jié)果評價方法

通過以2013年9月26日到2014年9月5日的煤炭期貨價格與港口庫存數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和單步預(yù)測，得到如下圖

并對預(yù)測的整體效果進(jìn)行比較，采用平均值誤差平方和MSE（Mean Suare Error）、平均絕對誤差MAE（Mean Absolute Error）、平均絕對百分誤差MAPE（Mean Absolute Percentage Error）等三項預(yù)測誤差評價指標(biāo)對其進(jìn)行評價。誤差結(jié)果如下（部分）

從圖4及表1可以看出，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測的誤差評價指標(biāo)都非常小，預(yù)測表明，在無重大利好消息出臺或者政策變化的情況下，在短期內(nèi)，國內(nèi)煤炭期貨價格仍處于在低位保持震蕩的趨勢。結(jié)果與討論

通過對煤炭期貨價格交易的分析預(yù)測得出，在動力煤期貨上市之后，煤炭下游行業(yè)對煤炭消費的需求，更加直觀的在期貨價格上得以提現(xiàn)，而通過市場形成的期貨價格，雖然影響因素眾多，不能完全準(zhǔn)確的預(yù)測價格波動，但本文模擬出的結(jié)果是比較滿意的。也說明煤炭期貨價格變動具有研究價值。

【參考文獻(xiàn)】

[1]江夢，盛宇華.基于波動理論的煤炭期貨市場運行規(guī)律研究[J].中國煤炭，2013，39（7）：20-23.[2]劉碩，何永秀，陶衛(wèi)君，楊麗芳，張宇.遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤價預(yù)測與煤價風(fēng)險規(guī)避策略[J].華北電力大學(xué)學(xué)報，2009，36（6）：75-80.[3]張智勇，吳曉東，楊鵬，李東武.動力煤期貨指數(shù)定價模式的思路探討[J].中國煤炭，2014，40（10）.[責(zé)任編輯：楊玉潔]

第二篇：用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來對時間序列進(jìn)行預(yù)測

/* Note:Your choice is C IDE */ #include “stdio.h” void main(){

}/*用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來對時間序列進(jìn)行預(yù)測 */ /*%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'i + 3);plot(detail(i, 1: dataPoints))legendName = ['Demand Detail ', num2str(i)];legend(legendName);

else

subplot(resolution + 2, 1, resolutiondP(1, :);end

if i == 1 [B,A]=butter(1,0.65,'low');result =filter(B,A, detailP(i, 1: dataPoints));

subplot(resolution + 3, 1, resolutioni + 3);plot(detailP(i, 2: dataPoints))legendName = ['Price Detail ', num2str(i)];legend(legendName);

else

subplot(resolution + 3, 1, resolution1)];end disp(neuralNetwork);disp(' ');

/*%Set no.of input nodes and hidden neurons for the %respective demand and price coefficient signal */ numOfInputs = 2;inputValue = ['Number of neural network INPUT units is set at ', num2str(numOfInputs)];disp(inputValue);disp(' ');numOfOutput = 1;outValue = ['Output is set to ', num2str(numOfOutput)];disp(outValue);disp(' ');numOfHiddens = input('Enter the no.of HIDDEN units for the NN hidden : ');hiddenValue = ['Number of neural network HIDDEN units is set at ', num2str(numOfHiddens)];disp(hiddenValue);disp(' ');/*%Setting no.of training examples */ trainingLength = dataPoints;

/* %Set target outputs of the training examples */ if(x == 1)targetDemand = normDemand(targetStartAt: 1 + trainingLength);else

targetDemand = normDemandDetail(x1, y + 1);inputs(2, y + 1)= normPriceDetail(x1, y + 1);propData(2, y + 1)= normPriceDetail(x1)predicted(1: pointsAhead))./ actualDemand;msg = ['Mean Absolute Error = ', num2str(mean(AbsError(1: pointsAhead))), '！'];disp(' ');disp(msg);

/*%Plot actual time series against predicted result */ figure(3)actualWithPredicted(:, 1)= actualDemand;actualWithPredicted(:, 2)= predicted(1: pointsAhead);plot(actualWithPredicted);graph = ['Mean Absolute Error = ', num2str(mean(AbsError))];title(graph);legend('Actual', 'Forecasted');

/*%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%File name : nretrain.m %Description : This file loads the existing NNs and trains them again.*/ clc;/*%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%Prompt for the starting point for training */ disp('Program will now RETRAIN the Neural Networks ')disp('with the SAME intial data series again...');disp(' ');disp('To capture the pattern of the signal, the model is ')disp('set to accept dataPoints x 2 sets of training examples;');disp('1 set of demand + 1 sets of price.');disp(' ');disp('The normalised demand data , is to be taken as the ')disp('output value for the first iteration of training examples.');disp(' ');msg = ['Data points to be used for reTraining the NNs is from 1 to ',...num2str(dataPoints)];disp(msg);disp(' ');disp('Press ENTER key to continue...');pause;

/*%Clear command screen */ clc;

/*%Prompt for no.of training cycles %For current program, 1 cycle = user set no.of iterations(ie: dataPoints)*/ cycle = input('Input number of cycles to retrain the NNs: ');

numOfTimes = resolution + 1;/*%Loading existing NNs for training */ for x = 1: numOfTimes

/*%Re-initialising variables */ clear targetDemand;clear inputs;clear output;clc;

/*%Loading NN for the respective demand and temperature coefficient signals */

filename = ['nn', num2str(x)];clear nn load(filename);

/*%Getting the size of NN*/ numOfInputs = nn.nin;numOfHiddens = nn.nhidden;numOfOutput = 1;/*%Setting length of reTraining examples and target outputs */ reTrainLength = dataPoints;targetLength = reTrainLength;

targetStartAt = 2;

/*%Set target outputs of the training examples */

if(x == 1)targetDemand = normDemand(targetStartAt: 1 + targetLength);else

targetDemand = normDemandDetail(x1, y + 1);inputs(2, y + 1)= normPriceDetail(x-1, y + 1);

end

output(y + 1, :)= targetDemand(y + 1);

y = y + 1;end

inputs =(inputs');

/*%Setting no.of training cycles */

[ni, np] = size(targetDemand);/*% <== [ni, np] tells the NN how long is 1 cycle;*/ size(targetDemand)/* %With reference to line 106 */

/*%NN options */ options = zeros(1, 18);options(1)= 1;%Provides display of error values options(14)= cycle * ni * np;

/*%Training the neural network %netopt(net, options, x, t, alg);*/

nn = netopt(nn, options, inputs, output, 'scg');

/*%Save the neural network */ filename = ['nn', num2str(x)];save(filename, 'nn');

disp(' ');msg = ['Neural network => ', filename, ' <= successfully RETRAINED and saved！'];

disp(msg);

if(x < 3)disp(' ');disp('Press ENTER key to continue training the next NN...');else

disp(' ');disp('Model is now ready to forecast again！');disp(' ');disp('Press ENTER key to continue...');end

pause;end

第三篇：2014煤炭價格分析與預(yù)測

2014年煤炭價格分析與預(yù)測

山西省社會科學(xué)院 劉曉明

● 國內(nèi)經(jīng)濟(jì)增速換擋，步入“新常態(tài)”

● 煤炭市場總量寬松、結(jié)構(gòu)過剩，煤炭經(jīng)濟(jì)繼續(xù)低位運行 ● 煤炭價格下跌空間縮小，但仍將低位運行

2012年以來，我國GDP增速開始回落，告別過去30多年年均10%左右的高速增長，進(jìn)入中高速增長階段。當(dāng)前，在宏觀經(jīng)濟(jì)“新常態(tài)”下，增速換擋期、轉(zhuǎn)型陣痛期和改革攻堅期“三期疊加”，經(jīng)濟(jì)發(fā)展面臨增速放緩、消化產(chǎn)能過剩任務(wù)繁重、內(nèi)生動力不足等困難。

2014年前三季度，國內(nèi)經(jīng)濟(jì)繼續(xù)穩(wěn)中求進(jìn)，深化改革和結(jié)構(gòu)調(diào)整成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基調(diào)。受多重因素影響，國內(nèi)煤炭經(jīng)濟(jì)運行的壓力仍然較大，煤炭市場供求寬松的趨勢仍然持續(xù)，煤炭價格總體仍呈下跌態(tài)勢。

長期以來，我國煤炭價格形成機(jī)制經(jīng)歷了完全計劃、雙軌制、市場化等改革階段，但當(dāng)前以市場化為總體方向的定價機(jī)制在運行中仍存在煤炭成本構(gòu)成不完全、流通成本過大、調(diào)控機(jī)制不完善、市場秩序不規(guī)范等問題。從長遠(yuǎn)來看，要建立統(tǒng)一、開放、競爭、有序的煤炭市場，形成以市場配置資源為主的煤炭價格形成機(jī)制，堅持市場配置資源與國家宏觀調(diào)控相結(jié)合，就要繼續(xù)推動煤炭外部成本內(nèi)部化，規(guī)范清理涉煤規(guī)費，進(jìn)一步完善煤炭市場體系，加快推動相關(guān)領(lǐng)域改革。

一、前三季度煤炭價格走勢分析

2014年前三季度，國內(nèi)煤炭市場延續(xù)了總量寬松、結(jié)構(gòu)性過剩的態(tài)勢，煤炭經(jīng)濟(jì)及煤炭價格總體維持低位運行態(tài)勢。

（一）國內(nèi)煤炭價格總體走勢

據(jù)中國煤炭工業(yè)協(xié)會數(shù)據(jù)，截至2014年7月末，國內(nèi)煤炭價格總體已降至2007年底水平。2014年前三季度，國內(nèi)煤炭市場供求持續(xù)寬松，景氣度繼續(xù)下行，仍處于寒冷區(qū)間?？傮w看，前三季度煤炭價格走出一條向右下方傾斜的下跌

2014年年初，中國太原煤炭交易價格指數(shù)（CTPI）報99.05點，較上年同期下降15點，降幅為13.15%。8月末，該指數(shù)報81.26點，較年初下降17.79點，降幅達(dá)17.96%；較上年同期下降13.75點，降幅達(dá)14.47%。

二、煤炭價格供求分析及中短期預(yù)測

煤炭價格是整個能源經(jīng)濟(jì)運行的晴雨表，煤炭價格波動及其運行趨勢受到從國際到國內(nèi)、從宏觀到微觀等多方面因素的影響?？傮w來看，供求關(guān)系是煤炭價格的主要影響因素。

（一）煤炭需求分析

據(jù)中國煤炭工業(yè)協(xié)會數(shù)據(jù)，2014年上半年全國煤炭產(chǎn)量18.16億噸，同比下降1.8%；全國煤炭銷量17.27億噸，同比下降2.1%。煤炭供給相對充足，需求乏力是導(dǎo)致煤炭價格持續(xù)低迷的主要原因。

1.國內(nèi)經(jīng)濟(jì)增長放緩

2014年以來，世界經(jīng)濟(jì)形勢錯綜復(fù)雜，發(fā)達(dá)國家經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇艱難曲折，新興市場國家經(jīng)濟(jì)增速放緩，中國經(jīng)濟(jì)下行壓力加大。中國經(jīng)濟(jì)已告別連續(xù)多年的高速增長，進(jìn)入增速換擋的“新常態(tài)”。我國GDP增速自2012年起開始回落，2012年、2013年、2014年上半年增速分別為7.7%、7.7%和7.4%，告別過去30多年年均10%左右的高速增長。從山西情況來看，2012年、2013年、2014年上半年GDP增速分別為10.1%、8.9%和6.1%，增速下降明顯。經(jīng)濟(jì)增長放緩直接或間接影響煤炭需求，是煤炭價格持續(xù)下行的重要原因。

2.傳統(tǒng)耗煤行業(yè)景氣度不高

我國煤炭消費尤其是動力煤主要集中在電力、鋼鐵、建材、化工等行業(yè)。近年來，電力行業(yè)用煤是動力煤消費中最主要部分，冶金行業(yè)用煤量逐年上升，化工和建材行業(yè)動力煤需求量保持平穩(wěn)。據(jù)中國煤炭工業(yè)協(xié)會數(shù)據(jù)，2014年1-7月，全國煤炭消費23.1億噸，同比僅增長0.2%。其中，電力行業(yè)耗煤11.7億噸，占消費總量的50.65%，同比增長0.4%；鋼鐵行業(yè)耗煤3.7億噸，占消費總量的16.02%，同比下降0.7%；建材行業(yè)耗煤3.15億噸，占消費總量的13.64%，同比增長0.2%；化工行業(yè)耗煤1.3億噸，占消費總量的5.63%，同比增長7.7%。

從電力行業(yè)看，2014年上半年，全社會電力供需總體平衡。據(jù)中國電力企

業(yè)聯(lián)合會數(shù)據(jù)，上半年，全國全社會用電量26276億千瓦時，同比增長5.3%,增速比上年同期提高0.2百分點。其中，三次產(chǎn)業(yè)用電量占比分別為1.7%、73.5%和11.9%，城鄉(xiāng)居民生活用電量3378億千瓦時，占全社會用電量的比重為12.9%。從發(fā)電情況看，上半年全國規(guī)模以上電廠發(fā)電量26163億千瓦時，同比增長5.8%，增速比上年同期提高1.5個百分點。其中，火電發(fā)電量20995億千瓦時，同比增長4.7％，增速比上年同期提高2.1個百分點，占發(fā)電總量的80.25%。新疆、北京、湖北、山西等省份火電發(fā)電量增速較高，超過10%?？梢姡娏π枨笥绕涫腔痣姷挠妹盒枨髮γ禾績r格起到較大的支撐作用。

從鋼鐵行業(yè)看，國內(nèi)鋼材市場景氣度不高，鋼材價格低位運行，鋼鐵行業(yè)虧損嚴(yán)重。據(jù)中國鋼鐵工業(yè)協(xié)會數(shù)據(jù)，2014年8月末，中鋼協(xié)CSPI鋼材綜合價格指數(shù)報90.63點，連續(xù)第5個月下跌，同時也是連續(xù)第11個月低于100點，且創(chuàng)2014年以來新低。中鋼協(xié)預(yù)計，后期鋼價將繼續(xù)呈低位波動走勢。8月份國內(nèi)重點鋼鐵企業(yè)粗鋼日均產(chǎn)量為170.41萬噸，環(huán)比下降5.26%。8月末重點鋼企鋼材庫存1424.16萬噸，環(huán)比增長1.1%。據(jù)中鋼協(xié)統(tǒng)計，2014年一季度，重點統(tǒng)計鋼鐵企業(yè)由盈轉(zhuǎn)虧，虧損總額23.29億元，累計虧損面達(dá)45.45%；上半年鋼鐵業(yè)僅實現(xiàn)利潤22億元，虧損面仍高達(dá)40%?？梢?，鋼鐵行業(yè)總體不景氣，用煤需求不振，無法對煤炭價格形成支撐。

從建材行業(yè)看，主要建材產(chǎn)品產(chǎn)量繼續(xù)增長，價格總體呈下探態(tài)勢，庫存增加，行業(yè)效益較上年有所改善。國家發(fā)改委數(shù)據(jù)顯示，2014年1-7月全國水泥產(chǎn)量136893萬噸，同比增長3.7%，增速同比減緩5.9個百分點；平板玻璃產(chǎn)量48334萬重量箱，增長6.2%，減緩4.2個百分點。7月重點建材企業(yè)水泥平均出廠價為344.8元/噸，環(huán)比下跌3.2元/噸，跌幅為0.9%；平板玻璃出廠價57.6元/重量箱，環(huán)比下跌3.5元/重量箱，跌幅為5.7%。7月末，重點建材企業(yè)水泥庫存1791萬噸，同比增長2%；平板玻璃庫存4459萬重量箱，下降5%。2014年上半年，建材行業(yè)實現(xiàn)利潤2011億元，同比增長18.7%。其中，水泥制造行業(yè)利潤342億元，增長52.7%；平板玻璃行業(yè)利潤17億元，增長24.1%。

從煤炭庫存方面看，中國煤炭工業(yè)協(xié)會數(shù)據(jù)顯示，截至2014年6月末，全社會煤炭庫存已經(jīng)連續(xù)31個月保持在3億噸以上。6月末，煤炭企業(yè)庫存9900萬噸，創(chuàng)歷史最高水平；重點發(fā)電企業(yè)存煤7906萬噸，可用23天；主要港口存

煤5264萬噸，比年初增長39%。

（二）煤炭供給分析

近年來，國內(nèi)煤炭產(chǎn)能持續(xù)擴(kuò)大，煤炭進(jìn)口繼續(xù)攀升，煤炭供給持續(xù)增長，導(dǎo)致全國煤炭市場總量寬松，煤炭價格跌勢不止。

1.煤炭產(chǎn)能不斷擴(kuò)大

從產(chǎn)量方面看，國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，2013年全國煤炭產(chǎn)量達(dá)到36.8億噸，同比增長0.8%。2013年全國煤炭消費量為36.1億噸，增幅由持續(xù)多年的年均增長9%降至2.6%。據(jù)中國煤炭工業(yè)協(xié)會數(shù)據(jù)，2014年前7個月全國煤炭產(chǎn)量21.63億噸，同比下降1.45%。

從產(chǎn)能方面看，“十一五”以來我國煤炭產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資持續(xù)增加。國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，“十一五”期間我國煤炭開采和洗選業(yè)累計完成固定資產(chǎn)投資1.25萬億元，“十二五”前三年（2011-2013）又完成1.55萬億元，“十一五”以來煤炭開采和洗選業(yè)固定資產(chǎn)投資年均增長20.11%。近年來，我國煤炭產(chǎn)能不斷擴(kuò)大，煤炭投資積累的產(chǎn)能陸續(xù)釋放。中國煤炭行業(yè)協(xié)會預(yù)測，2014年國內(nèi)煤炭產(chǎn)能將突破40億噸。從山西的情況來看，2013年在很大一部分礦井改造建設(shè)的情況下，全省煤炭產(chǎn)量仍達(dá)到9.62億噸，其中外運量6.2億噸，創(chuàng)歷史新高。2014年全省有575座在建的重組整合改造礦井，年內(nèi)將建成竣工160座，2015年將全部建成投產(chǎn)，總產(chǎn)能將達(dá)到13億噸?？傮w看，煤炭產(chǎn)能建設(shè)存在超前問題，產(chǎn)能過剩對煤炭價格的下行壓力仍將持續(xù)。

2.煤炭進(jìn)口持續(xù)增大

國際煤炭價格仍存在比較優(yōu)勢，煤炭凈進(jìn)口量進(jìn)一步加大，對國內(nèi)煤炭市場形成較大沖擊。2011年我國成為全球最大煤炭進(jìn)口國，全年共進(jìn)口煤炭（含褐煤）1.824億噸，同比增長10.8%。2012、2013年我國煤炭進(jìn)口分別達(dá)到2.9億噸和3.3億噸，連創(chuàng)歷史新高。據(jù)海關(guān)總署統(tǒng)計，2014年1-8月，我國累計進(jìn)口煤炭（含褐煤）2.02億噸，同比減少5.3%。預(yù)計2014年全年煤炭進(jìn)口仍將超過3億噸。從山西的情況來看，2014年上半年，山西省煤炭出口25.2萬噸，同比下降52.3%；進(jìn)口222.3萬噸，下降13.3%；凈進(jìn)口197.1萬噸?？傮w來看，我國煤炭進(jìn)口量持續(xù)增加，國際煤價已成為影響國內(nèi)煤價的重要因素。隨著國際煤炭價格持續(xù)低位運行，進(jìn)口煤對國內(nèi)煤炭造成的沖擊仍有繼續(xù)擴(kuò)大的趨勢。

3.煤炭運力不斷擴(kuò)大

近年來，我國鐵路投資不斷加大，尤其是中西部鐵路建設(shè)明顯提速，內(nèi)蒙古煤炭外運通道建設(shè)逐步完善，極大地緩解了煤炭運輸瓶頸問題。國家發(fā)改委數(shù)據(jù)顯示，2014年前7個月全國鐵路累計發(fā)運煤炭13.3億噸，同比增長0.8%。主要煤運通道中，大秦線完成煤炭運量2.6億噸，同比增長2.8%；侯月線完成1.1億噸，同比增長1.4%。煤炭運力的不斷提高有效保障了煤炭總體供應(yīng)能力，一定程度上降低了運力瓶頸導(dǎo)致的煤炭價格上漲的推力。

4.新能源的替代作用逐步顯現(xiàn)

當(dāng)前，在我國能源消費結(jié)構(gòu)中，煤炭占比仍高達(dá)2/3，占有重要地位。但從長期來看，煤炭消費的比重在逐漸降低，石油、天然氣等能源消費的比重逐步提高。隨著新能源開發(fā)和利用增長迅猛，逾期未來將對煤炭形成一定的替代效應(yīng)。

從煤層氣開發(fā)利用方面看，有關(guān)數(shù)據(jù)顯示，我國煤層氣資源儲量36.81萬億立方米，穩(wěn)定產(chǎn)量可達(dá)633-935億立方米，其中山西煤層氣儲量約10萬億立方米。據(jù)國家能源局?jǐn)?shù)據(jù)，2013年國內(nèi)煤層氣（煤礦瓦斯）抽采量156億立方米，利用66億立方米，同比分別增長10.6%和13.8%。根據(jù)《煤層氣開發(fā)利用“十二五”規(guī)劃》，“十一五”期間我國煤層氣開發(fā)從零起步，施工煤層氣井5400余口，形成產(chǎn)能31億立方米；累計利用煤層氣95億立方米，相當(dāng)于節(jié)約標(biāo)準(zhǔn)煤1150萬噸。該規(guī)劃提出，到2015年，我國煤層氣產(chǎn)量將達(dá)300億立方米，“十二五”期間將新增煤層氣探明地質(zhì)儲量1萬億立方米，建成沁水盆地、鄂爾多斯盆地東緣兩大煤層氣產(chǎn)業(yè)化基地。

從頁巖氣開發(fā)方面看，近年來，美國頁巖氣勘探開發(fā)技術(shù)突破，產(chǎn)量快速增長，對煤炭產(chǎn)生替代效應(yīng)，對國際天然氣市場及世界能源格局產(chǎn)生重大影響。世界能源研究所（WRI）研究表明，中國頁巖氣儲量超過30萬億立方米，居世界第一，幾乎是美國的兩倍?！秶窠?jīng)濟(jì)和社會發(fā)展“十二五”規(guī)劃》明確要求，“推進(jìn)頁巖氣等非常規(guī)油氣資源開發(fā)利用”。國家能源局于2012年3月發(fā)布了《頁巖氣發(fā)展規(guī)劃（2011-2015年）》。根據(jù)該規(guī)劃，到2015年，我國將基本完成全國頁巖氣資源潛力調(diào)查與評價，掌握頁巖氣資源潛力與分布，建成一批頁巖氣勘探開發(fā)區(qū)，初步實現(xiàn)規(guī)?；a(chǎn)；2020年力爭實現(xiàn)頁巖氣年產(chǎn)量600-1000億立方米。

應(yīng)當(dāng)看到，短期內(nèi)國內(nèi)頁巖氣的開發(fā)尚難以形成規(guī)模，并且，受開采技術(shù)和水資源的限制，預(yù)言國內(nèi)頁巖氣資源大規(guī)模開發(fā)為時尚早，其對煤炭等傳統(tǒng)能源的替代尚不明朗。但參考美國業(yè)已完成的頁巖氣革命，未來頁巖氣資源的開發(fā)利用若能夠形成規(guī)模，對國內(nèi)能源供應(yīng)格局將產(chǎn)生巨大影響，煤炭需求將進(jìn)一步減弱，煤炭價格將有可能被更大幅度的打壓。

三、煤炭價格走勢預(yù)測

綜合前文煤炭供求分析，從長期來看，煤炭價格回升至歷史較高水平的可能性很小，持續(xù)承壓、長期低位運行的可能性更大。

從短期來看，支撐煤炭價格的積極因素有：第一，國內(nèi)主要煤炭產(chǎn)區(qū)山西、新疆、內(nèi)蒙古、河南等省份，已經(jīng)完成或正在進(jìn)行煤炭資源整合工作，煤炭資源整合后將大幅提升國家對煤炭產(chǎn)業(yè)的控制力，煤炭產(chǎn)量和煤炭價格預(yù)計將得到一定程度控制；第二，中煤、神華等煤炭集團(tuán)已宣布實施煤炭限產(chǎn)保價，山西、內(nèi)蒙等產(chǎn)煤大省有望陸續(xù)跟進(jìn)，對煤炭價格起到一定程度支撐作用；第三，2014年四季度冬季取暖用煤高峰期到來，煤炭需求將有所提振；第四，各地鐵路基建、地鐵等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資項目集中上馬，將直接帶動鐵路基建、工程機(jī)械、水泥等基建主線品種的市場需求，間接增加煤炭需求；第五，各主要煤炭產(chǎn)區(qū)相繼提出發(fā)展坑口電站，推進(jìn)煤炭資源就地轉(zhuǎn)化，變輸煤為輸煤和輸電相結(jié)合，能源供給方式將實現(xiàn)多樣化；第六，煤炭大省山西繼續(xù)推進(jìn)煤電聯(lián)營、煤電長協(xié)合同，推動建立和諧煤電關(guān)系，實施煤炭“二十條”、“十七條”等新政，減輕煤炭企業(yè)負(fù)擔(dān)，推動煤炭革命，對穩(wěn)定煤炭價格有所幫助。

但是，應(yīng)當(dāng)看到，中國經(jīng)濟(jì)增長降速進(jìn)入“新常態(tài)”，對煤炭總需求產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。國內(nèi)煤炭產(chǎn)能持續(xù)擴(kuò)大，傳統(tǒng)耗煤行業(yè)總體不景氣，加之進(jìn)口煤炭的沖擊，未來一段時期內(nèi)，煤炭市場寬松、供大于求的態(tài)勢將延續(xù)，煤炭價格預(yù)計仍將低位運行，但下跌空間縮小。預(yù)計中短期乃至未來2、3年內(nèi)，國內(nèi)煤炭價格止跌企穩(wěn)甚至有所回暖的可能性較大，大幅波動的可能性不大。

第四篇：小波分析小結(jié)

小波分析的形成

小波分析是一門數(shù)學(xué)分支，是繼Fourier變換之后新的時頻域分析工具。小波理論的形成經(jīng)歷了三個發(fā)展階段：

Fourier變換階段：

Fourier變換是將信號在整個時間軸上進(jìn)行積分，它將信號的時域特征和頻域特征聯(lián)系起來，分別進(jìn)行分析。設(shè)信號f(t)，其Fourier變換為：

F(?)??f(t)e?i?tdt

???F(?)確定了f(t)在整個時間域上的頻譜特性。但Fourier變換不能對信號從時域和頻域結(jié)合起來分析，它是一種全局變換，在時間域上沒有任何分辨率。

例：f(t)?1,(?2??t??2)，其Fourier變換對應(yīng)圖如下：

短時Fourier變換階段：

短時Fourier變換即加窗Fourier變換，其思想是把信號分成許多小的時間間隔，用Fourier分析每個時間間隔，以確定該間隔存在的頻率，達(dá)到時頻局部化目的。其表達(dá)式為：

Gf(?,?)??f(t),g(t??)ej?t???f(t)g(t??)e?j?tdt

R式中，g(t)為時限函數(shù)，即窗口函數(shù)，e?j?t起頻限作用，Gf(?,?)大致反映了f(t)在?時、頻率為?的信號成分含量。

由上式，短時Fourier變換能實現(xiàn)一定程度上的時頻局部化，但窗口函數(shù)確定時，窗口大小和形狀固定，所得時頻分辨率單一。

小波分析階段：

為了克服上述缺點，小波變換應(yīng)運而生。小波變換在研究信號的低頻成分時其窗函數(shù)在時間窗長度上增加，即在頻率寬上減??；在研究信號的高頻成分時其窗函數(shù)在時間窗長度上減小，而在頻率寬上增加。對信號可以進(jìn)行概貌和細(xì)節(jié)上的分析。

小波的定義：

?(?)，若滿足設(shè)?(t)?L2(R)（為能量有限的空間信號），其Fourier變換為?容許條件：

|?(?)|2???|?|d????

???(0)???(t)dt?0，說明?(t)具有波動則稱?(t)為母小波，由容許條件可得：????性，在有限區(qū)間外恒為0或快速趨近于0.t?12以Marr小波?(t)?(1?t)e2為例，如下圖：

2?2

將母小波進(jìn)行伸縮平移所得小波系列稱為子小波，定義式如下:

?b,a(t)?1t?b?(),a?0

aa其中a為伸縮因子，b為平移因子。

a 以Marr小波為例，分別取伸縮平移因子a，b為0.5、1、2、4；-1、0、1，對應(yīng)圖形如下:

Daubichies小波

常見的小波有Daubechies、Symlets、Morlet、Mexican Hat、Meyer小波等，其對應(yīng)的圖形及性質(zhì)如下：

Daubechies小波是正交小波，沒有解析表達(dá)式（除Haar小波外）。其簡寫形式為dbN，N表示階數(shù)，支集區(qū)間為（0，2N-1）。

Symlets小波與db小波的差別是sym小波有更好的對稱性。

Morlet小波不具備正交性，不存在緊支集，不能做離散小波變換，沒有解析尺度函數(shù)，其小波函數(shù)為：

?(x)?e?x/2cos(5x)

Mexican Hat小波不具有正交性，不存在尺度函數(shù)，是高斯函數(shù)的二階導(dǎo)數(shù)，小波函數(shù)為：

2?(x)?2?1/4?x2/2?e 3Meyer小波為在頻域定義的具有解析形式的正交小波，不存在緊支集，但其頻譜有限，具有對稱性。

小波函數(shù)的特點：

正交性：小波函數(shù)與自身內(nèi)積為1，而與其伸縮平移后的小波系列內(nèi)積為0。正交小波的優(yōu)點是小波變換可將信號分解到無重疊的子頻帶上，并且可以進(jìn)行高效的離散小波變換。

對稱性：不具有對稱性的小波函數(shù)所重構(gòu)的信號會有相位失真。

緊支性：具有緊支性的小波其小波函數(shù)僅在有限區(qū)間內(nèi)是非零的，其局部化能力強(qiáng)，小波變換復(fù)雜度低。

正則性：用于刻畫小波函數(shù)的光滑程度，正則性越高，函數(shù)越光滑。

消失矩：用于衡量小波逼近光滑函數(shù)時的能力。消失矩越大，壓縮比越大。

尺度函數(shù)：若函數(shù)?(t)?L2(R)，其整數(shù)平移系列?k(t)??(t?k)滿足：

?k(t),?k?(t)??kk?

則稱?(t)為尺度函數(shù)。

對尺度函數(shù)?(t)進(jìn)行平移和伸縮，可得一個尺度和位移均可變的函數(shù)集合：

?j,k(t)?2?j/2?(2?jt?k)??k(2?jt)

稱每一個固定尺度j上的平移系列?k(2?jt)所張成的空間Vj為尺度j的尺度空間：

Vj?span??k(2?jt)?,k?Z

正交多分辨分析：Hilbert空間L2(R)中，若一列閉子空間{Vj}j?z滿足如下性質(zhì)：嵌套性：Vj?Vj?1,(j?z);逼近性：?Vj?{0},?Vj?L2(R);

j?zj?z伸縮性：f(t)?Vj?f(2t)?Vj?1;

平移不變性：f(t)?Vj?f(t?k)?Vj,j?Z;

正交性（Riesz基）：存在?(t)?V0，使得{?(t?k),k?z}是V0的標(biāo)準(zhǔn)正交基。濾波器：在二尺度方程中，對系數(shù)系列{hk}k?z和gk?(?1)kh1?k,k?z作Fourier 變換得H(?)和G(?)，其中H(?)?11?ik??ik?heG(?)?ge，稱H(?)和??kk2k?z2k?zG(?)分別為低通濾波器和高通濾波器。稱{hk}k?z和{gk}k?z分別為低通濾波器系數(shù)和高通濾波器系數(shù)。小波變換

連續(xù)小波變換：設(shè)?為一母小波，f(t)?L2(R)，稱

(W?f)(a,b)??f,?a,b??|a|?12????f(t)?(t?b)dt a為f的連續(xù)小波變換。

離散小波變換

離散小波：通過離散化連續(xù)小波變換中的平移因子b和尺度因子a得到，通

mm常取a?a0,b?nb0a0,m,n?Z.?m2離散小波變換：(W?f)(a,b)??f,?a,b??|a0|????f(t)?(a0?mt?nb0)dt

若取a0?2,b0?1，可以得到二進(jìn)小波：?m,n(t)?2?m/2?(2?mt?n),m,n?Z

信號的離散小波變換并不是直接由尺度函數(shù)?(t)和對應(yīng)的小波?(t)與信號內(nèi)積來實現(xiàn)，而是利用濾波器組h[n]和g[n]來實現(xiàn)，用矩陣形式表述如下：

?cj[0]?00??cj?1[0]??c[1]??h[0]h[1]?h[k]0???c[1]??j??00h[0]h[1]?h[k]?0j?1?? ?????????????????????????c[n?1]??c[n?1]?h[k]0000h[0]h[1]????j?j?1????2??dj[0]?00??cj?1[0]??d[1]??g[0]g[1]?g[k]0???c[1]??j??00g[0]g[1]?g[k]?0? ??j?1????????????????????????d[n?1]??c[n?1]?g[k]0000g[0]g[1]????j?j?1????2?其中，設(shè)濾波器長度為k。并且兩濾波器系數(shù)間有如下關(guān)系：

gk?(?1)kh1?k,k?z

?|hk?zk|2?2； ?2； ??h2k?1?1;k?z?hk?zk?zk?h2k?hk?zk?2nkh?2?n0,?n?z

以db5小波為例，其低通濾波器系數(shù)如下（這里取二尺度方程為?(t)?2?hk?(2t?k)）所得的系數(shù)：

k?zh[0]=0.160102397974;h[1]=0.603829269797;h[2]=0.724308528438;h[3]=0.***1;h[4]=-0.242294887066;h[5]=-0.032244869585;h[6]=0.077571493840;h[7]=-0.006241490213;h[8]=-0.012580751999;h[9]=0.003335725285;變換所得系數(shù)cj和dj分別為離散小波變換的不同尺度下的低頻和高頻系數(shù)。

小波逆變換即信號的重建運算，重構(gòu)是從尺度最低的近似系數(shù)cj和細(xì)節(jié)系數(shù)dj開始，通過低頻和高頻重構(gòu)濾波器恢復(fù)出上一尺度的近似信號cj?1，繼續(xù)這個過程，直到恢復(fù)原始信號。其計算公式為：

cj?1,m??cj,kh(m?2k)??dj,kg(m?2k),k?Z

kk離散小波變換與重構(gòu)實例如下：

所采用的信號為添加白噪聲的正弦信號，信號共1000個采樣，采用db4小波做3層分解，其原始信號、低頻系數(shù)、高頻系數(shù)和重構(gòu)信號如下圖：

第五篇：小波分析算法資料整理總結(jié)

一、小波分析基本原理：

信號分析是為了獲得時間和頻率之間的相互關(guān)系。傅立葉變換提供了有關(guān)頻率域的信息，但有關(guān)時間的局部化信息卻基本丟失。與傅立葉變換不同，小波變換是通過縮放母小波（Mother wavelet）的寬度來獲得信號的頻率特征，通過平移母小波來獲得信號的時間信息。對母小波的縮放和平移操作是為了計算小波系數(shù)，這些小波系數(shù)反映了小波和局部信號之間的相關(guān)程度。相關(guān)原理詳見附件資料和系統(tǒng)設(shè)計書。

注：小波分析相關(guān)數(shù)學(xué)原理較多，也較復(fù)雜，很多中文的著作都在討論抽象讓非數(shù)學(xué)相關(guān)專業(yè)人難理解的數(shù)學(xué)。本人找到了相對好理解些的兩個外文的資料： Tutorial on Continuous Wavelet Analysis of Experimental Data.doc Ten.Lectures.of.Wavelets.pdf

二、搜索到的小波分析源碼簡介（僅談大體印象，還待繼續(xù)研讀）：

１、83421119WaveletVCppRes.rar 源碼類型：VC++程序

功能是：對簡單的一維信號在加上了高斯白噪聲之后進(jìn)行Daubechies小波、Morlet小波和Haar小波變換，從而得到小波分解系數(shù)；再通過改變分解得到的各層高頻系數(shù)進(jìn)行信號的小波重構(gòu)達(dá)到消噪的目的。

說明：在這一程序?qū)崿F(xiàn)的過程中能直觀地理解信號小波分解重構(gòu)的過程和在信號消噪中的重要作用，以及在對各層高頻系數(shù)進(jìn)行權(quán)重處理時系數(shù)的選取對信號消噪效果的影響。但這是為專業(yè)應(yīng)用寫的算法，通用性差。

２、WA.FOR（南京氣象學(xué)院常用氣象程序中的小波分析程序）

源碼類型：fortran程序

功能是：對簡單的一維時間序列進(jìn)行小波分析。

說明：用的是墨西哥帽小波。程序短小，但代碼寫得較亂，思路不清，還弄不明白具體應(yīng)用。

３、中科院大氣物理學(xué)所.zip（原作者是美國Climate Diagnostics Center的C.Torrence 等）

源碼類型：fortran和matlab程序各一份

功能是：氣象應(yīng)用。用小波分析方法對太平洋溫度的南方濤動指數(shù)進(jìn)行分析。

說明：用的是Morlet和墨西哥帽小波。程序編寫規(guī)范，思路清晰，但這是為專業(yè)應(yīng)用寫的算法，通用性差。

４、Morlet小波變換源程序.rar 源碼類型：matlab程序

功能是：對簡單的一維時間序列進(jìn)行小波分析。

說明：用的是墨西哥帽小波。程序短小，但代碼寫得較亂，思路不清，還弄不明白具體應(yīng)用。

５、Morlet小波計算函數(shù)封裝源程序.rar 源碼類型：matlab程序

功能是：對一維時間序列信號進(jìn)行連續(xù)小波變換程序。

說明：用的是Morlet小波。程序短小，代碼調(diào)用了matlab內(nèi)置函數(shù)wave，并使用了卷積進(jìn)行求解，源碼中的多個參數(shù)的選擇和設(shè)置原理和依據(jù)還弄不明白。６、計算關(guān)于時間序列數(shù)據(jù)的的小波變換fortran程序.rar 源碼類型：fortran程序

功能是：對簡單的一維時間序列進(jìn)行小波變換。

說明：用的是DOG小波、Morlet小波、Paul小波。程序較長，代碼寫得較亂，還弄不明白具體應(yīng)用。

三、小波分析底層基本算法實現(xiàn)的困難：

１、小波分析中用的小波基函數(shù)的種類很多，選擇不同基小波函數(shù)的，變換內(nèi)核的計算實現(xiàn)方法不同。

２、小波分析的應(yīng)用領(lǐng)域非常多，不同的應(yīng)用領(lǐng)域的小波算法框架不同。

３、小波分析的輸入輸出參數(shù)較多，但在應(yīng)用時靈活度不強(qiáng)，對不同小波基函數(shù)和不同的應(yīng)用有著不同的參數(shù)選擇和設(shè)定方法，同時表現(xiàn)出不同的性質(zhì)。

因而，很多時候小波在不同的實際應(yīng)用時的算法和編碼實現(xiàn)有差別非常大。從目前本人收集到的５個小波分析源程序的分析來看，這６個源程序的具體實現(xiàn)思路、參數(shù)選擇和設(shè)置各不相同?？傊?，很難設(shè)定一個比較標(biāo)準(zhǔn)通用的小波分析底層算法。