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摘要
通过有效融合与汇率相关的互联网搜索信息和宏观经济信息，提出一个新的汇率预测方法.一方面，根据信息丰富的互联网大数据，将选取的百度指数关键词信息合成能反映投资者关注度的百度综合搜索指数，再利用核主成分(KPCA)方法对宏观经济变量的信息进行提取，合成宏观综合影响指数，最后构建基于多源信息融合的汇率预测模型；另一方面，分别采用BP、KELM和SVM模型进行预测.为减小预测误差，对神经网络连接权重和阈值使用灰狼优化算法(GWO)进行了优化.通过对美元兑人民币汇率进行实证发现，融合多源数据信息之后，使用GWO-BP预测模型能获得更好的预测性能.
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