【摘 要】
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应用EMD分解算法、混沌分析和神经网络理论提出了一种中国股票市场建模及预测的EMD神经网络模型.首先应用EMD分解算法把原始股市时间序列分解成不同尺度的基本模态分量,并在
【机 构】
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武汉科技大学湖北省冶金工业过程系统科学重点实验室; 武汉大学数学与统计学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(70771080);冶金工业过程系统科学重点实验室基金(C20100)
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应用EMD分解算法、混沌分析和神经网络理论提出了一种中国股票市场建模及预测的EMD神经网络模型.首先应用EMD分解算法把原始股市时间序列分解成不同尺度的基本模态分量,并在此基础上进一步分析,表明中国股市存在混沌特性;再经混沌分析和神经网络进行组合预测,提高了模型对多种目标函数的学习能力,有效提高了预测精度.实验表明:与现有方法相比,该方法具有较高的精度.
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