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长短时记忆网络(LSTM)近年来广泛应用于股票预测中,其结构特点易陷入局部最优,从而影响预测精度。借鉴宽度学习系统(BLS)在时间序列预测上良好的逼近能力,本文尝试宽度学习与深度学习相结合。进一步地,针对股票序列不平稳特点,引入互补集成经验模态分解(CEEMD)进行降噪处理,提出CEEMD-LSTM-BLS(C-L-B)股票预测模型。选取农林牧渔行业股票价格,对新提出的模型进行实证研究。通过与基线模型、现有股票预测模型对比,证明了新模型在多个精度指标上都有明显提升。特别地,通过分别将C-L-B模型与不融入BLS的CEEMD-LSTM模型,对CEEMD分解后的分量预测结果进行对比发现:LSTM模型预测存在一定的误差,且越是拐点处,越是高频波动,预测误差越明显。而C-L-B模型中的BLS模块能够解决这类问题。当数据出现较大波动时,本文提出的新模型与现有模型相比,可以很好的解决拟合差、时滞等问题。  相似文献   
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