基于前向滚动EMD技术的预测模型

被引：13

作者：

张承钊 ^{[1
]}

潘和平 ^{[2
,3
]}

机构：

[1] 电子科技大学经济与管理学院

[2] 重庆金融学院

[3] 四川大学经济学院

来源：

技术经济 | 2015年 / 34卷 / 05期

关键词：

经验模态分解; 人工神经网络; 前向滚动分解; 本征模函数;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算]; F832.51 []; F836.11 [];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

运用经验模态分解(EMD)、人工神经网络(ANN)和时间序列,基于分解—重构—集成的思想,构建了一个组合预测模型。在模型的构建过程中,提出了对股票指数序列进行逐日前向滚动EMD分解的思路,将分解后的本征模函数(IMF)分量输入神经网络进行组合预测。运用上述基于前向滚动EMD模型分析沪深300指数和澳大利亚指数的波动特点和走势。结果显示:前向滚动EMD模型比ARIMA模型、GARCH模型和BP神经网络模型具有更高的预测精度。

引用

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页数：8

共 24 条

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