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基于AFD-LSTM模型的金融信号去噪与预测
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作者 王晋勋 麦骏希 《金融理论与教学》 2024年第4期1-8,共8页
旨在提高金融时间序列数据预测的准确性,提出了将自适应Fourier分解(AFD)方法和长短时记忆神经网络模型(LSTM)相结合的预测模型。AFD是一种信号处理方法,拥有Fourier变换所不具备的自适应性,可以快速提取金融信号的特征,达到去除信号噪... 旨在提高金融时间序列数据预测的准确性,提出了将自适应Fourier分解(AFD)方法和长短时记忆神经网络模型(LSTM)相结合的预测模型。AFD是一种信号处理方法,拥有Fourier变换所不具备的自适应性,可以快速提取金融信号的特征,达到去除信号噪声污染的目的。而LSTM模型可以挖掘时间序列数据的依赖关系,对于存在长记忆性的金融时间序列数据的预测十分有效。基于AFD-LSTM方法以美元兑人民币汇率,深证700股票指数,伦敦黄金现价和广东省碳排放配额(GDEA)价格四种金融信号数据为研究对象进行了实证分析,并将其和自适应噪声完备经验模态分解方法(CEEMDAN)进行对比。结果表明,基于AFD方法去噪后的金融数据所训练的LSTM网络模型具有较高的预测精度,不依赖于LSTM模型的层数参数,稳定性较强。 展开更多
关键词 AFD-LSTM模型 金融信号 预测
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Approximation of monogenic functions by higher order Szego kernels on the unit ball and half space 被引量:3
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作者 wang jinxun QIAN Tao 《Science China Mathematics》 SCIE 2014年第9期1785-1797,共13页
We study the adaptive decomposition of functions in the monogenic Hardy spaces H2by higher order Szeg kernels under the framework of Clifford algebra and Clifford analysis,in the context of unit ball and half space.Th... We study the adaptive decomposition of functions in the monogenic Hardy spaces H2by higher order Szeg kernels under the framework of Clifford algebra and Clifford analysis,in the context of unit ball and half space.This is a sequel and a higher-dimensional generalization of our recent study on the complex Hardy spaces. 展开更多
关键词 monogenic Hardy space Szego kernel adaptive decomposition DICTIONARY matching pursuit
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