EMD—BP神经网络预测模型及应用
识系统的变化规律。常用的时间序列分析法主要是建立在回归——移动平均模型（ARMA）[2-3]之上，被用来对股价（最高价、最低价、开盘价、收盘价）及综合指数进行预测[4-5]。然而，这些经典回归分析暗含着一个重要假设：数据是平稳的。如果数据非平稳，往往导致出现“虚假回归”，严重影响预测效果。股票等金融数据是典型的非平稳时间序列，一般地说，股票价格的变化主要包括经济性因素、政治性因素、人为操纵因素、有关行业及投资者心理等多种因素的影响，各因素的影响程度、时间范围和方式也不尽相同；且股市各因素间相互关系错综复杂，主次关系变化不定，数量关系难以提取及定量分析[6]。因此，需要寻找一种好的方法来避免或减弱这些因素的影响，于是学者研究小波分析[6]和神经网络[7-8]用于时间序列分析预测。小波变换可以使非平稳数据中的有效成分和噪声呈现出各自不同的特征，但小波变换中小波基的选取会对数据去噪的效果产生很大的影响，因此利用小波变换对非平稳
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