【摘 要】
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聚焦于具有极度非线性、非平稳性等特征的比特币价格预测问题,在长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）基础上构建了4个混合预测模型,利用小波变换（Wavelet Transform, WT）以及自适应噪声的完备经验模态分解（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise, CEEM
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项基金； 中央财经大学新兴交叉学科建设项目~~；
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聚焦于具有极度非线性、非平稳性等特征的比特币价格预测问题,在长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）基础上构建了4个混合预测模型,利用小波变换（Wavelet Transform, WT）以及自适应噪声的完备经验模态分解（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise, CEEMDAN）对序列进行分解与重构,并引入了样本熵（Sample Entropy, SE）进行重构优化,使用LSTM对重构以后的子序列分别进行预测,最后将其叠加得到最终的预测结果。在预测结果的评判上,使用均方根误、平均绝对百分误以及希尔不等系数来进行拟合评价,并将结果与单一LSTM模型进行比较。研究发现混合模型的预测准确性均优于单一模型,且样本熵的引入可有效降低预测误差。
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