【摘 要】
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针对股票价格非平稳、非线性、高复杂和随机波动等特性使其预测难度大的问题，提出一种基于E-V-ALSTM混合深度模型的股票价格预测方法。首先使用经验模态分解（EMD）对股票价格数据进行第一次分解，得到若干固有模态函数（IMFs）和一个残差（Res），降低了股票价格数据的非平稳性和非线性；然后使用样本熵（SampEn）对这些IMFs进行复杂性评估；接着将复杂度高于一定阈值的IMFs使用变分模态分解（V
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（No.62066003）； 江西省青年科学家培养对象计划项目（No.20142BCB23017）； 江西省放射性地学大数据技术工程实验室开放项目（No.JELRGBDT201802）； 江西省抚州市人才计划项目（No.2021ED008）；
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针对股票价格非平稳、非线性、高复杂和随机波动等特性使其预测难度大的问题，提出一种基于E-V-ALSTM混合深度模型的股票价格预测方法。首先使用经验模态分解（EMD）对股票价格数据进行第一次分解，得到若干固有模态函数（IMFs）和一个残差（Res），降低了股票价格数据的非平稳性和非线性；然后使用样本熵（SampEn）对这些IMFs进行复杂性评估；接着将复杂度高于一定阈值的IMFs使用变分模态分解（VMD）进行二次分解，以降低股票价格数据的复杂性；最后通过加入注意力机制的长短期记忆神经网络（LSTM）模型进行预测，捕捉关键时间点特征信息，重新赋予权重，以解决股票价格数据的随机波动性，提升预测方法的精确度。对沪深300指数和德国DAX指数等数据集上的实验结果表明，该模型比其他对比模型能进一步提高股票价格预测的准确性。
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