基于变分模态分解和单循环单元的股价序列预测方法

摘要

本发明涉及金融信息数据处理技术领域，尤其涉及一种基于变分模态分解和单循环单元的股价序列预测方法，包括以下步骤：切割，使用滑动窗口把整个股价序列切割为多个子段；去噪，使用VMD对所有子段序列进行分解，去除噪声分量后重构时间序列；聚类，使用DMPSM计算任意两个子段序列之间的个性化相似性，根据其大小将去噪后的序列分为多类；预测，针对每一类中的子段序列训练一个最优的SRU模型，判断待测序列所属类别后使用所述SRU模型进行预测。本发明的有益效果：提高了预测结果的准确度和预测速度，参数自适应确定方法提高了分解准确性和减少了计算负担，个性化相似性测度解决了时间漂移和错位现象，反映了时间序列的个性化特征。