EMD組合預(yù)測模型IMF分量選取的改進.pdf

1、分類號密級太原理工大學(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：2013510675專業(yè)：統(tǒng)計學(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)測模型組合預(yù)測模型IMFIMF分量選取的改進分量選取的改進ImprovementoftheIMFcomponentionofEMDcombinationfecastmodel太原理工大學(xué)碩士研究生學(xué)

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

3、值來選取組合預(yù)測模型中最優(yōu)的IMF分量，并從模型評價的角度解決了EMD中IMF分量的篩選問題和預(yù)測模型多個誤差項累加的問題，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方面的研究工作，具體如下：（1）綜述ARMA模型、小波分解和EMD時間序列預(yù)測方法的特性以及EMD方法與ARMA模型擬合重構(gòu)結(jié)合形成組合預(yù)測模型的優(yōu)越性.（2）針對在應(yīng)用EMD組合預(yù)測方法中存在的如何選擇對于原始信號來說最優(yōu)