【摘 要】
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针对汇率数据具有高波动性、非线性和高噪声等特点,提出了一种基于分解算法和误差修正的汇率时间序列预测方法(VMD-SCA-ELM-EC)。该方法首先利用变分模态分解(VMD)算法对原始
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针对汇率数据具有高波动性、非线性和高噪声等特点,提出了一种基于分解算法和误差修正的汇率时间序列预测方法(VMD-SCA-ELM-EC)。该方法首先利用变分模态分解(VMD)算法对原始数据进行分解,然后采用正余弦算法优化的极限学习机神经网络(SCA-ELM)对各个分量进行预测,并采用误差修正法(EC)拟合误差因素,最后将各项预测结果进行线性集成。选择英镑兑美元每日汇率序列进行分析预测,并将提出的模型与多种常见预测模型进行对比,实证分析得出,该方法在一步和多步提前预测中均取得更优的预测精度和方向准确率。
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