emd-bp神经网络预测模型及应用

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1、计算机时代2014年第2期EMD—BP神经网络预测模型及应用★贾永锋’，闫宏图，阎红灿。(1．安阳市中等职业技术学校，河南安阳455000：2．中海石油(中国)有限公司天津分公司；3．河北联合大学理学院)摘要：时间序列分析是根据客观事物的连续性和规律性推测未来发展趋势的预测方法，分析时设法过滤除去不规则变动，突出反映趋势性和周期性变动。为了提高预测精度，构建了EMD．BP神经网络预测模型，利用Hilbert．Huang变换中的经验模态分解将时间序列分解为有限个本征模函数，重构后进行BP神经网络预测。通过对中国石化的股票资料进行实验仿真，表

2、明该模型降低了被预测数据的非平稳性，其精度比直接用神经网络预测有较明显的提高。关键词：时间序列；BP神经网络；EMD；本征模函数；预测模型中图分类号：TP311．1文献标志码：A文章编号：1006—8228(2014)02—01—04EMDandBPneuralnetworkforecastingmodelanditsapplicationsJiaYongfeng，YanHongtu，YanHongcan(J．Anyangcitymeamoccupationtechnicalschool,Anyang,Henan455000,China；

3、2．CNOOC(China)Co．，Ltd．TianfinBranch；3．ScienceCollege，HebeiUnitedUniversity)Abstract：Timeseriesanalysisisaforecastingmethodtospeculatefuturetrendsaccordingtothecontinuityandregularityofdevelopmentofobjects．Duringtheanalysis，theirregularmovementsaretriedtoberemovedwhilethet

4、rendsandcyclicmovementsarehighlighted．Inordertoimproveforecastaccuracy,EMD—BPNeuralnetworkpredictionmodelisbuiltandtheempiricalmo~ledecompositioninHilbert—Huangtransformisappliedinthemodeltodecomposethetimeseriesdataintoafinitenumberofintrinsicmodularfunctions．Aftergettin

5、grestructured，BPneuralnetworkpredictionstartsTheexperimentsare．conductedandsimulatedbyusingSinopecstockdata．Theresultsshowthatthenon—stationafityoftheforecastdataisgreatlyreduced，andthepredictionaccuracyisimprovedcomparedwiththedirectneuralnetwork．Keywords：timeseries；BPne

6、uralnero．；empiricalmodedecomposition；intrinsicmodefunction；forecastingmodel0引言经网络用于时间序列分析预测。小波变换可以使非平稳数据中的有效成分和噪声呈现出各自不同的特征，但小波变换中时间序列是将某种现象某一个统计指标在不同时间上的小波基的选取会对数据去噪的效果产生很大的影响，因此利用各个数值，按时间先后顺序排列而形成的序列。时间序列分小波变换对非平稳数据分析的方法缺乏自适应性。Zhaohua析是一种动态的数列分析u，出发点是承认数据的有序性和相关性，通过数据内部

7、的相互关系来辨识系统的变化规律。常Wu”等人通过大量的实验，证实经验模态分解(EMD，Empiricalmodedecomposition)具有类似小波变换中的二进滤波器特性，用的时间序列分析法主要是建立在回归——移动平均模型通过分解、数据重组后实现了数据的去噪，汲取了小波变换优(ARMA)之上，被用来对股价(最高价、最低价、开盘价、收盘价)及综合指数进行预测。然而，这些经典回归分析暗含着势，同时又克服了小波变换中的小波基选择难的问题。一个重要假设：数据是平稳的。如果数据非平稳，往往导致出本文将经验模态分解和BP神经网络相结合，构建了一种

8、基于EMD—BP神经网络的预测模型，通过对中国石化股票进行现“虚假回归”，严重影响预测效果。股票等金融数据是典型的预测模拟仿真，实验结果得出结论，将EMD用于时间序列的预非平稳时间序列，一般地