Abstract-Prediction aktiekurs anses vara den mest utmanande och viktiga finansiella ämnet. Därför kunde dess komplexitet, icke-linjäritet och mycket annat karakteristiskt, en enda metod inte optimera ett bra resultat. Därför föreslår detta papper en hybrid ensemble modell baserad på BP neurala nätverk och EEMD för att förutsäga FTSE100 stängningspris. I detta dokument finns fem modeller för hybridförutsägelse, EEMD-NN, EEMD-Baging-NN, EEMD-Cross-validering-NN, EEMD-CV-Baging-NN och EEMD-NN-Proposed metod. Experimentellt resultat visar att EEMD-Baging-NN, EEMD-Cross-validering-NN och EEMD-CV-Baging-NN-modellernas prestanda är något högre än EEMD-NN och betydligt högre än en-NN-modellen. Dessutom visas EEMD-NN-Proposed metod prediktion prestanda överlägsenhet jämfört med alla presenterade modellen i detta papper, och var genomförbar och effektiv i förutsägelse FTSE100 stängningspris. Som ett resultat av det betydande resultatet av den föreslagna metoden, kan metoden användas för att förutsäga andra finansiella tidsserier data.
Referens Ref föreslår en hybrid ensemble modell baserad på BP neurala nätverk och EEMD för att förutsäga FTSE100 stängningspris.
A novel hybrid ensemble model to predict FTSE100 index by combining neural network and EEMD
{'venue': '2015 European Control Conference (ECC)', 'journal': '2015 European Control Conference (ECC)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}