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基于SSA-ARIMA-BPNN组合模型的黄金价格预测
1
作者
陈卓雅
成灵妍
《计算机科学与应用》
2023年第8期1538-1546,共9页
考虑到金价预测具有极大的实用价值,建立了基于奇异谱分析(SSA)的黄金价格预测组合模型。由于黄金价格数据具有尖峰厚尾的特点,噪声含量高,首先使用奇异谱分析方法对数据进行分解与重构。然后分别对原始数据和重构数据建立单一ARIMA模...
考虑到金价预测具有极大的实用价值,建立了基于奇异谱分析(SSA)的黄金价格预测组合模型。由于黄金价格数据具有尖峰厚尾的特点,噪声含量高,首先使用奇异谱分析方法对数据进行分解与重构。然后分别对原始数据和重构数据建立单一ARIMA模型、单一BP神经网络模型,比较预测结果发现奇异谱分析可以消除数据的噪声,提高模型的预测精度。由于单一模型具有一定的局限性,建立了SSA-ARIMA(3,1,0)-BPNN组合模型进行黄金价格预测。实验结果表明,该组合模型有效提取了数据的信息,预测精度整体优于单一模型。
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关键词
黄金价格预测
奇异谱分析
ARIMA模型
BP神经网络
SSA-ARIMA-BPNN组合模型
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题名
基于SSA-ARIMA-BPNN组合模型的黄金价格预测
1
作者
陈卓雅
成灵妍
机构
南京理工大学数学与统计学院
出处
《计算机科学与应用》
2023年第8期1538-1546,共9页
文摘
考虑到金价预测具有极大的实用价值,建立了基于奇异谱分析(SSA)的黄金价格预测组合模型。由于黄金价格数据具有尖峰厚尾的特点,噪声含量高,首先使用奇异谱分析方法对数据进行分解与重构。然后分别对原始数据和重构数据建立单一ARIMA模型、单一BP神经网络模型,比较预测结果发现奇异谱分析可以消除数据的噪声,提高模型的预测精度。由于单一模型具有一定的局限性,建立了SSA-ARIMA(3,1,0)-BPNN组合模型进行黄金价格预测。实验结果表明,该组合模型有效提取了数据的信息,预测精度整体优于单一模型。
关键词
黄金价格预测
奇异谱分析
ARIMA模型
BP神经网络
SSA-ARIMA-BPNN组合模型
分类号
F83 [经济管理—金融学]
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题名
作者
出处
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1
基于SSA-ARIMA-BPNN组合模型的黄金价格预测
陈卓雅
成灵妍
《计算机科学与应用》
2023
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