基于小波去噪的ARIMA-LSTM混合模型及对股票价格指数的预测

来源 :长春理工大学学报:自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：guokm01

【摘要】

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由于传统ARIMA模型只对数据线性部分有非常好的拟合效果,而LSTM模型对非线性数据有很好的拟合效果,基于误差补偿的思想,给出了基于小波去噪的ARIMA-LSTM混合模型,并用此模型

【作者】

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娄磊刘璐刘先俊施三支

【机构】

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长春理工大学理学院

【出处】

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长春理工大学学报:自然科学版

【发表日期】

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2021年2期

【关键词】

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股票价格指数小波去噪 ARIMA-LSTM混合模型 s tock price index wavelet denoising ARIMA-LSTM hy

【基金项目】

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国家自然科学基金(11601039),吉林省自然科学基金(20140101199JC)

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由于传统ARIMA模型只对数据线性部分有非常好的拟合效果,而LSTM模型对非线性数据有很好的拟合效果,基于误差补偿的思想,给出了基于小波去噪的ARIMA-LSTM混合模型,并用此模型来对我国上证指数每日收盘价格进行预测,并将预测结果与单独使用ARIMA模型和LSTM模型的预测结果进行对比,结果表明使用ARIMA-LSTM混合模型可以有效地提高股指预测的精准度.

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