基于样本熵重构和PSO优化算法的人民币汇率预测

来源 :数学的实践与认识 | 被引量 : 0次 | 上传用户：seedvs18606

【摘要】

：

针对汇率数据具有随机性、非线性、高度波动性等复杂特征,提出了一种汇率预测的新方法(EEMD-SE-PSO-LSSVM).首先使用集合经验模态分解(EEMD)将原始美元兑人民币汇率序列分解为一系列的子序列.然后,通过样本熵(SE)量化各子序列的复杂度,将SE值接近的子序列进行合并重构.接着,通过相空间重构确定嵌入维数,并建立基于粒子群优化的最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)预测模型,然后对各子序列分别进行了预测.最后,对各子序列的预测结果进行非线性集成,得到汇率的最终预测值.通过对本文模型和其他多种模

【作者】

：

孙景云赵盼盼丁毅

【机构】

：

兰州财经大学统计学院,甘肃兰州730020

【出处】

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数学的实践与认识

【发表日期】

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2021年19期

【关键词】

：

汇率预测集合经验模态分解样本熵粒子群优化最小二乘支持向量机

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