联合经验模态分解与支持向量机的钢铁价格预测

摘要

联合经验模态分解(EMD)和支持向量机理论构造了一种钢铁价格时间序列预测方法。本文首先利用EMD将钢铁价格序列分解为一组相互独立的、具有不同时间尺度特征的内蕴模态函数分量；然后利用支持向量机对每一层的内蕴模态函数分量进行预测，从而消除不同尺度段价格特征信息之间的相互干扰，提高预测的精度；最后对各层内蕴模态函数的预测值进行综合，得到原始钢铁价格序列的预测结果。实验结果表明，与传统的预测方法相比，本文方法预测后的精度有了较好的提高，预测结果的均方误差和相关系数都有较好的改进。