基于多元经验模态分解生成对抗网络的金融时间序列预测

声明

1 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文主要工作内容与章节安排

2 金融时间序列预测相关理论基础

2.1 金融时间序列的特性

2.2 金融时间序列预处理

2.3 传统金融时间序列预测模型

2.4 深度学习金融时间序列预测模型

2.5 评价指标

2.6 本章小结

3 基于经验模态分解生成对抗网络的金融时间序列预测算法

3.1 引言

3.2 经验模态分解算法

3.3 生成对抗网络

3.4 经验模态分解生成对抗网络

3.5 仿真实验与结果分析

3.6 本章小结

4 基于双阶段注意力机制生成对抗网络的金融时间序列预测算法

4.1 引言

4.2 注意力机制

4.3 双阶段注意力机制生成对抗网络

4.4 仿真实验与结果分析

4.5 本章小结

5 基于多元经验模态分解及双阶段注意力机制生成对抗网络的金融时间序列预测算法

5.1 引言

5.2 多元经验模态分解算法

5.3 多元经验模态分解生成对抗网络

5.4 仿真实验与结果分析

5.5 本章小结

6 总结与展望

6.1 本文主要工作总结

6.2 未来工作展望

参考文献

致谢

作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果