EMD—BP神经网络预测模型及应用
数据近似的新数据进行预测实验。数据重组的方法有多种，本文采用相关系数分析法进行数据的筛选。由于篇幅有限，关于EMD分解与重构的代码不在本文提供。2.3 应用训练好的神经网络对合成数据预测对于非线性系统，BP神经网络预测有着明显的优势。但是在复杂的非线性系统中，非平稳因素给预测带来了一定的困难。正是因为EMD分解降低了各个分量的平稳性[12]，才得到了广泛应用[13-15]。金融数据等时间序列随着时间，以及在多种因素的影响下会随之改变，所以数据本质上是非平稳的，因此利用神经网络对该数据进行预测，数据的平稳性使得其预测结果不是很理想，为了提高预测精度，我们用EMD方法对数据进行分解，以降低其非平稳性对预测精度的影响。然后对分解后的各分量进行相关系数分析比较，选取有用的IMF分量，进行数据的合成，从而得到一个与原始数据近似的新数据。将重组后的拟合数据输入到训练好的BP神经网络进行预测。预测过程如图1所示。3 应用实例和分析3.1 股票数据的BP神
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