基于EMD和ANFIS的股票市场短期预测

作者：林娟; 李立耀; 郭永宁

来源：福建师大福清分校学报, 2014, (05): 5-10.

• 经验模式分解
• 自适应模糊神经网络
• 拟合度

结合经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)算法和自适应神经模糊推理系统(adaptive neural fuzzy inference system,ANFIS)算法应用于股票市场预测,提出了一种新的股票市场的预测模型,即EMD-ANFIS的多步预测模型.首先应用EMD算法把原始数据分解成不同尺度的基本模态函数(IMF)和残差(RES),然后通过ANFIS算法对生成的各个IMF和RES进行自适应神经模糊推理,再把各个预测结果进行简单的聚合作为股票的预测价格,并与传统的预测方法进行比较,实验证明了EMD-ANFIS的多步预测模型具有更高的预测精度。

• 单位
  福建师范大学福清分校