具有时序特征的金融股票数据有非线性、非平稳和复杂动态的特点，对预测模型提出了挑战。提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解的LSTM-Attention模型。通过重组后的高频、中频和低频分量，构建更为细化的LSTM-Attention模型，再通过加总合成获得目标预测值。实验结果分析表明，该模型在平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、均方误差(MSE)和决定系数四个指标上均优于现有模型，有效提升了模型预测的准确率，同时减少了计算开销。
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