改进神经网络预测：EMD与Elman网络在人民币汇率时间序列中的应用

本文主要探讨了如何通过结合经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）和Elman神经网络来提升人民币汇率时间序列预测的精度。随着全球金融市场的发展，准确预测汇率变动对于国际贸易、投资决策等具有重要意义。作者针对这一问题，首先对人民币兑美元的汇率数据进行了深入分析，确认其非线性和非平稳性特征，这是因为在许多经济时间序列中，汇率往往会呈现出复杂的变化模式。 EMD作为一种有效的信号处理技术，能将非线性、非平稳的时间序列分解为多个固有模态函数，这些函数反映了数据中的不同频率成分。通过这种分解，可以更好地理解汇率波动的内在结构，提取出有用的信息，如趋势、季节性和周期性等。这些固有模态函数被作为Elman网络的输入，Elman网络是一种循环神经网络，特别适合处理序列数据，它通过自反馈机制学习并捕捉数据中的长期依赖关系。 Elman网络的关键参数设置对于预测性能至关重要，包括网络结构、学习率、激活函数等。通过对这些参数的优化，作者确保了模型的稳定性和预测准确性。通过实证研究，他们发现利用EMD与Elman网络相结合的方法，相较于传统的预测方法，能够显著提高人民币汇率的预测精度。 这篇文章的研究成果提供了创新的思路，展示了如何运用EMD的分解特性来增强神经网络在非线性、非平稳时间序列预测中的应用，特别是在货币市场中的实际应用价值。这对于金融分析师、经济学家以及政策制定者来说，是一篇重要的实践指导和技术参考文献，有助于提高人民币汇率预测的科学性和实用性。