EMD—BP神经网络预测模型及应用
经网络训练将中国石化股票从2011年6月至2011年12月共130天的股票价格数据进行样本划分。用前60天的数据来预测后5天的数据，作为网络训练集。选取剩下的60天数据预测最后的5天，作为测试集。3.3 数据合成及预测本文对中国石化股票数据（图3）进行EMD分解后得到4个IMF分量和1个剩余分量。对4个分量分别进行与剩余分量的相关系数分析。分析结果表明，IMF3和IMF4相关性较大，并与剩余分量的相关性也较大（相关门限值选取0.3）。所以选取IMF3和IMF4两个分量与剩余分量进行重构，得到与原始数据近似的较平滑的新数据如图9所示。经过比较可知，对于具有非平稳性行为强烈的股票时间序列的预测，基于EMD的BP神经网络预测要比直接BP神经网络预测更为准确。对于非平稳的时间序列，BP神经网络预测有着明显的优势，但是对于影响因素复杂的非平稳数据，多种因素的干扰给预测带来了一定的困难。EMD分解分离了各个不同因素的相互干扰，通过对各分量单独预测再合成的处理，从而提高了预测精度。从表1可
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