典型文献
基于多频优化组合模型的我国大豆期货价格预测
文献摘要：
针对ARIMA、BPNN、LSTM等单一模型在预测大豆期货价格时因不能同时捕获到原始序列中线性和非线性变化特征而导致的预测精度不高的问题,提出基于完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)的多频优化组合模型,并利用大豆的日期货收盘价数据对多频优化组合模型的有效性进行了实证分析.结果表明,多频优化组合模型在大豆期货价格预测精度上优于BPNN、LSTM等单一模型,以及EMD-BPNN、CEEMDAN-LSTM(未重构)等组合模型,因此该模型在预测大豆期货价格走势中具有良好的参考价值.
文献关键词：
大豆期货;价格预测;CEEMDAN分解;多频优化组合模型
中图分类号：
作者姓名：
郭倩倩;王星惠;张从巧
作者机构：
安徽大学经济学院,合肥230601
文献出处：
引用格式：
[1]郭倩倩;王星惠;张从巧-.基于多频优化组合模型的我国大豆期货价格预测)[J].延边大学学报（自然科学版）,2022(04):347-353
A类：
多频优化组合模型
B类：
大豆期货价格,期货价格预测,ARIMA,BPNN,获到,中线,非线性变化,完全自适应噪声集合经验模态分解,CEEMDAN,收盘价,价格走势
AB值：
0.12568
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