基于SSA的金融时间序列自适应分解预测

提出了分解预测的思想,通过SSA将序列分解成低频与高频两部分,分别采用最小均方(LMS)自适应自回归移动平均(ARIMA)与LMS自适应自回归(AR)模型进行预测,然后将两者叠加便可得原始序列预测值.同时,为了更好地捕捉序列局部突变,缩减预测延迟,提高预测精度,对EaLMS算法(基于误差调整的LMS算法)参数进行修正并...