文件名称:
基于VMD_FFT_LSTM模型的BDI指数预测_武华华.pdf
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文件大小: 464kb
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上传时间: 2020-09-03
详细说明：为提升非线性BDI 指数的预测效果，分析了多种预
测模型对BDI 指数的单步及多步预测结果，借助“分解-重
构-预测”思路，设计构建了VMD-FFT-LSTM 组合预测模
型． 首先，通过VMD 算法分解出BDI 指数的IMF 分量; 然
后，结合BDI 指数周期理论与FFT 算法计算的周期结果
重构IMF，达到降噪的目的; 最后，运用LSTM 模型对重构
序列进行多步预测． 对比多步预测结果，VMD-FFT-LSTM
组合模型预测结果在精度及稳定性上表现更好，解决了
SVＲ 模型多步预测结果易在序列局部极值点处出现较大
偏差的局限性问题．
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