26年WP统计学 二次信号分解下沪深300波动分析与预测13.36-AI1.27_1全日(20200字).docx

IWHKJ 大学本科毕业论文摘 要沪深 300 指数是中国 A 股市场的核心基准。它的价格波动有三个特点：非线性、非平稳、噪声高。传统计量模型和单一机器学习方法很难捕捉到它的多尺度规律。为此，本文提出一个混合预测框架，基于二次信号分解。 先做第一步：用完全自适应噪声集合经验模态分解（CEEMDAN）把原始价格序列自适应地分解成一系列本征模态函数（IMF）和一个残差项。这些 IMF 的频率从高到低排列。这样就能把不同尺度的波动成分分离开。 第二步：高频分量 IMF1 含噪声最多。针对它，再用变分模态分解（VMD）做二次分解。原来的高频信号混叠在一起，经过...