10.3969/j.issn.1006-2475.2008.04.011
经验模态分解方法(EMD)在数据挖掘中的应用
股市数据无时无刻不在变化,然而带有明显的时序性.从直观上说,数据值的变化直接受到时间参数的影响,因此直接利用原始数据不仅简单明了,而且容易发现数据瞬时变化的特性.本文阐述了经验模态分解(EMD)方法的原理和思想,利用经验模态分解方法在提取数据时存在的优势,解决了在股票预测时由于数据量大不利于判断股票走势的问题.我们把经验模态方法和多层反馈神经网络FP算法相结合对现实中的股票数据进行相似模式匹配,简化股票趋势预测的复杂性,为股市的预测提供了一种简单有效的方法.
经验模态分解方法、本征模函数、多层反馈神经网络
TP311(计算技术、计算机技术)
2008-05-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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