基于 EMD-TCN 的集成深度学习预测模型研究 

林子达 刘菊红 任爱珍 

内蒙古农业大学 理学院，内蒙古自治区呼和浩特，010010；

摘要：本文提出了一种结合经验模态分解（EMD）和时域卷积神经网络（TCN）的混合模型 EMD-TCN，旨在建立一 种高效的时序数据预测模型。该模型首先通过 EMD 对原始数据进行分解，得到一组本征模态函数（IMFs）。接着， 采用滑动窗口归一化方法对这些 IMFs 进行数据预处理，然后利用 TCN 对处理后的数据进行预测。针对不同特征 所得到的预测值，本文通过计算各特征预测值的均方误差进行加权平均，以获得最终的预测结果。本文以上证指 数为实例，进行实证分析，证明了 EMD-TCN 在时序数据预测中的有效性。 

关键词：EMD；TCN；股指预测；滑动窗口归一化；集成学习 

参考文献

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课题来源：国家自然科学基金，课题名称：短花针茅 荒漠草原种间竞争及其空间发生尺度对载畜率的响应， (课题编号：32160258). 

作者简介：林子达（1998-），男，吉林长春人，研究 生在读，研究方向：经济统计分析。 通讯作者简介：任爱珍（1974-），女，内蒙古呼和浩 特人，蒙古族，副教授，研究方向：经济统计分析、 机器学习。