【摘 要】
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为提升非线性BDI指数的预测效果,分析了多种预测模型对BDI指数的单步及多步预测结果,借助"分解-重构-预测"思路,设计构建了VMD-FFT-LSTM组合预测模型.首先,通过VMD算法分解出
【机 构】
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大连海事大学综合交通运输协同创新中心; 大连海事大学交通运输工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71831002;71672016);长江学者和创新团队发展计划资助项目(IRT_17R13);辽宁省高等教育内涵发展专项资金(20110117406)
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为提升非线性BDI指数的预测效果,分析了多种预测模型对BDI指数的单步及多步预测结果,借助"分解-重构-预测"思路,设计构建了VMD-FFT-LSTM组合预测模型.首先,通过VMD算法分解出BDI指数的IMF分量;然后,结合BDI指数周期理论与FFT算法计算的周期结果重构IMF,达到降噪的目的;最后,运用LSTM模型对重构序列进行多步预测.对比多步预测结果,VMD-FFT-LSTM组合模型预测结果在精度及稳定性上表现更好,解决了SVR模型多步预测结果易在序列局部极值点处出现较大偏差的局限性问题.
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