EMD—BP神经网络预测模型及应用
以看出最终的预测误差经过EMD分解的信号要精确于直接神经网络预测。从图4中可以看出影响信号平稳性程度最大的是IMF1，如果再对其进行分解处理，整个系统的预测精度会得到更大的改善。4 结束语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，通过对各分量分析再合成的处理，提高了预测精度。目前EMD方法主要用于模拟信号和大气数据分析[13-15]，用于金融数据预测还较为少见。本文将其与BP神经网络结合，构建了EMD-BP神经网络预测模型。从本文的预测过程和仿真结果可以看到，利用EMD分解的BP神经网络预测优于直接BP神经网络预测，相比其精确度有了明显的提高。参考文献：[1] 刘瑛慧，曹家琏.时间序列分析理论与发展趋势[J].电脑知识与技术，2010.2：257-258[2] 刘佳，赵文慧，刘光荣.基于SAS的非平稳时间序列分析及实证研究[J].汕头大学学报.2010.2（1）：48-53.[3] 李海
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