融合分解集成和深度学习的金融时间序列预测模型 |
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引用本文: | 江雨燕,邵金,陈梦凯,王付宇.融合分解集成和深度学习的金融时间序列预测模型[J].统计与决策,2023(24):152-156. |
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作者姓名: | 江雨燕 邵金 陈梦凯 王付宇 |
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作者单位: | 1. 安徽工业大学管理科学与工程学院;2. 安徽工业大学复杂系统多学科管理与控制安徽普通高校重点实验室 |
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摘 要: | 由于金融时间序列具有高度非线性、不稳定性等特点,单一预测模型的预测精度受限。文章将集成经验模态分解(EEMD)技术和长短期记忆网络(LSTM)相结合,同时融入麻雀搜索算法(SSA)优化神经网络参数,构建了EEMD-SSA-LSTM混合预测模型。首先将该金融时间序列进行EEMD分解,其次将分解所得的各IMF分量与残差项输入到SSA优化后的LSTM网络进行逐个预测,最后通过累加得到最终预测结果。以上证指数价格为研究对象进行实证分析,结果表明,所提出的混合预测模型的MAPE、RMSE、MAE分别为0.0122、0.3278、0.2681,具有更高的预测精度与适用性。
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关 键 词: | 金融时间序列 预测 LSTM 麻雀搜索算法 |
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