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作为一种新型信号变换算法,经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)能够解决傅里叶变换等方法受限于特定基函数的缺陷.本文针对人工神经网络对高频金融时间序列预测准确率不足的问题,结合EMD和韦布尔分布对金融时间序列进行预处理,提出一种基于经验模态分解和多分支长短期记忆网络的分类预测模... 相似文献
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