EMD組合預(yù)測(cè)模型IMF分量選取的改進(jìn).pdf

1、分類號(hào)密級(jí)太原理工大學(xué)碩士學(xué)位論文題目英文并列題目研究生姓名：劉源學(xué)號(hào)：2013510675專業(yè)：統(tǒng)計(jì)學(xué)研究方向：數(shù)據(jù)挖掘?qū)熜彰褐旖ㄆ铰毞Q：教授學(xué)位授予單位：太原理工大學(xué)論文提交日期201604地址：山西太原太原理工大學(xué)EMDEMD組合預(yù)測(cè)模型組合預(yù)測(cè)模型IMFIMF分量選取的改進(jìn)分量選取的改進(jìn)ImprovementoftheIMFcomponentionofEMDcombinationfecastmodel太原理工大學(xué)碩士研究生學(xué)

2、位論文IEMD組合預(yù)測(cè)模型IMF分量選取的改進(jìn)摘要金融物理學(xué)是應(yīng)用物理學(xué)的理論及研究方法來(lái)理解和解決金融學(xué)中問(wèn)題的交叉學(xué)科.1998年，美國(guó)工程院院士N.E.Huang及其合作者創(chuàng)新地提出了EMD方法，通過(guò)該方法任何復(fù)雜信號(hào)都可以分解為有限的且具有一定物理意義的幾個(gè)IMF分量.本文在N.E.Huang等人前期研究的基礎(chǔ)上，針對(duì)EMD方法與ARMA模型擬合重構(gòu)的組合預(yù)測(cè)模型在選擇最優(yōu)IMF分量時(shí)存在的問(wèn)題，給出了通過(guò)計(jì)算交叉驗(yàn)證CVsce

3、值來(lái)選取組合預(yù)測(cè)模型中最優(yōu)的IMF分量，并從模型評(píng)價(jià)的角度解決了EMD中IMF分量的篩選問(wèn)題和預(yù)測(cè)模型多個(gè)誤差項(xiàng)累加的問(wèn)題，為拓展EMD算法在金融領(lǐng)域新的理論和應(yīng)用提供了有益的探索.本文圍繞著EMD方法主要完成了四個(gè)方面的研究工作，具體如下：（1）綜述ARMA模型、小波分解和EMD時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法的特性以及EMD方法與ARMA模型擬合重構(gòu)結(jié)合形成組合預(yù)測(cè)模型的優(yōu)越性.（2）針對(duì)在應(yīng)用EMD組合預(yù)測(cè)方法中存在的如何選擇對(duì)于原始信號(hào)來(lái)說(shuō)最優(yōu)