針對(duì)Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在基于股市網(wǎng)絡(luò)輿情的收盤價(jià)預(yù)測(cè)中存在的收斂速度慢且預(yù)測(cè)精度低的問(wèn)題,提出了結(jié)合基于自適應(yīng)噪聲的完全集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)�態(tài)分解(CEEMDAN)的改進(jìn)鯨魚(yú)優(yōu)化算法(IWOA)結(jié)合Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。首先,通過(guò)文本挖掘技術(shù)對(duì)上海證券交易所股票價(jià)格綜合指數(shù)(SSE)180股的網(wǎng)絡(luò)輿情進(jìn)行挖掘和量化,并利用Boruta算法篩選重要屬性以降低屬性集的復(fù)雜度;然后,通過(guò)CEEMDAN算法在屬性集中添加一定數(shù)量特定方差的白噪聲,實(shí)現(xiàn)屬性序列的分解與降噪;同時(shí),利用自適應(yīng)權(quán)重改進(jìn)鯨魚(yú)優(yōu)化算法(WOA)以增強(qiáng)其全局搜索及局部開(kāi)采能力;最后,利用WOA在迭代過(guò)程中不斷優(yōu)化Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)重和閾值。結(jié)果表明:比起單獨(dú)使用Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),所提模型的平均絕對(duì)誤差(MAE)從358. 8120降低至113. 0553;與未采用CEEMDAN算法的原始數(shù)據(jù)集相比,該模型的平均絕對(duì)百分比誤差(MAPE)從4. 942 3%降低到1. 445 31%,說(shuō)明所提模型有效提高了預(yù)測(cè)精度,為股市網(wǎng)絡(luò)輿情的預(yù)測(cè)提供了一種有效的實(shí)驗(yàn)方法。

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【部分圖文】：

圖1CEEMDAN算法流程

CEEMDAN算法是由EEMD算法發(fā)展而來(lái)，EEMD算法是在EMD中多次添加白噪聲信號(hào)，將分解得到的IMF分量求平均值作為最終的實(shí)際分量，不僅改善了EMD算法存在的模態(tài)混疊現(xiàn)象，同時(shí)有效避免了EEMD算法添加噪聲后由于不能被完全消除而引起的重構(gòu)誤差[19]。本文利用CEEMDAN....

圖2座頭鯨的捕食過(guò)程

WOA是模擬座頭鯨社會(huì)行為的一種啟發(fā)式算法。鯨魚(yú)被認(rèn)為是世界上最大的哺乳動(dòng)物，曾在鯨魚(yú)大腦的某些區(qū)域發(fā)現(xiàn)紡錘形細(xì)胞，這不僅可以區(qū)分鯨魚(yú)和其他生物，而且也可以使它們像人類一樣不斷學(xué)習(xí)、思考、判斷和交流，大多數(shù)座頭鯨喜歡捕食磷蝦和靠近水面的小型魚(yú)群[20]。根據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，座頭鯨采取一....

圖3螺旋更新位置法

式（6）中Pi表示選擇收縮包圍圈的概率。3）搜索獵物。

圖4IWOA-Elman算法流程

第四步Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解析最優(yōu)個(gè)體，利用解析后的權(quán)值及閾值訓(xùn)練Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并預(yù)測(cè)股市收盤價(jià)。3實(shí)驗(yàn)結(jié)果及其討論

本文編號(hào)：3984550