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基于ICCEMDAN-WTD-LSTM模型的股指预测研究.pdf

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    摘要

    本文提出了一种基于改进的自适应噪声集合经验模态分解(ICEEMDAN)、

    小波阈值降噪(WTD)和长短期记忆网络(LSTM)的组合模型（ICCEMDAN-

    WTD-LSTM），旨在提高股指预测的准确性.通过将ICEEMDAN分解应用于原

    始股指时间序列，本文将数据分解为多个固有模态函数(IMFs)，其中高频IMFs

    经过小波阈值降噪处理后合并为一个新的高频序列，同时保留低频IMFs.随后

    将上述序列用LSTM模型进行预测，将各序列预测结果相加得到原始股指的预

    测结果.

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