谢赤,郑林林,孙柏,张在美
国家社会科学基金重点资助项目，高等学校博士学科点专项科研基金资助项目，全国高等学校青年教师奖励基金资助项目?
为了改进神经网络的预测性能,更精确地预测人民币汇率,提出一种新的汇率时间序列预测方法,即利用基于经验模态分解(EMD)的Elman网络进行预测.首先对人民币兑美元的汇率序列做了非线性检验和非平稳性检验,然后对该序列进行经验模态分解,将得到的固有模态函数作为神经网络的输入变量,并在确定神经网络的关键参数后进行预测.实证结果表明,利用基于EMD的Elman网络进行人民币汇率预测能够取得更好的效果.
谢赤,郑林林,孙柏,张在美.基于EMD和Elman网络的人民币汇率时间序列预测[J].湖南大学学报：自然科学版,2009,36(6):
