基于经验模态分解生成对抗网络的金融时间序列预测

王静; 邹慧敏; 曲东东; 白丽

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基于经验模态分解生成对抗网络的金融时间序列预测

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cqvip:生成对抗网络(GAN)在进行时间序列预测时存在预测精度不高、模型不稳定等问题。针对上述问题,提出经验模态分解生成对抗网络(EMD-WGAN)模型。该模型在保留WGAN-GP优点的基础上,由经验模态分解(EMD)与长短期记忆神经网络(LSTM)结合作为生成器,卷积神经网络(CNN)作为判别器;将WGAN-GP生成器损失函数与均方误差结合作为生成器的目标函数,以提高模型稳定性;基于2002年-2019年的沪深300指数对该模型的生成器和判别器进行对抗训练。通过与典型的金融时间序列预测方法对比,实验结果表明:该模型具有更小的预测误差。

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来源
《计算机应用与软件》 |2020年第5期|293-297|共5页
作者
王静; 邹慧敏; 曲东东; 白丽;
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作者单位

大连海事大学信息科学与技术学院辽宁大连 116026;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
生成对抗网络; 金融时间序列; 经验模态分解;

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