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基于改进的PEEMD–BPNN模型的黄金价格走势研究
摘要：黄金价格走势预测在金融市场中具有重要意义。本文基于改进的经验模态分解（PEEMD）和BP神经网络模型，对黄金价格走势进行预测研究。首先，使用PEEMD方法对原始黄金价格时序数据进行经验模态分解，将其分解成多个本征模态函数（IMFs）和一个趋势项。然后，对每个IMF应用BP神经网络模型进行建模和训练。最后，通过对IMFs的重构和趋势项的累加得到最终的黄金价格走势预测结果。实证结果表明，该方法在黄金价格走势预测上具有较好的准确率和预测性能。
关键词：黄金价格走势；经验模态分解；BP神经网络；预测模型
1. 引言
黄金作为重要的金融商品之一，在金融市场中具有广泛的关注度和重要的经济价值。对黄金价格走势进行准确预测，不仅可以为投资者提供重要的参考信息，还可以帮助金融机构进行风险管理和决策制定。然而，由于黄金价格受多种因素影响，其走势较为复杂，传统的统计模型在黄金价格走势预测上存在一定的局限性。
为了提高黄金价格走势预测的准确性和可靠性，本文引入了改进的经验模态分解（PEEMD）和BP神经网络模型。PEEMD是经验模态分解（EMD）的改进版本，能够更好地适应信号非线性和非平稳的特点。BP神经网络模型是一种经典的神经网络模型，具有较强的学习和逼近能力。
2. 数据预处理
本文选取了2000年至2022年的黄金价格时序数据作为研究样本。为了保证数据的平稳性和稳定性，对原始数据进行了差分运算和归一化处理。
3. PEEMD方法
PEEMD是在EMD基础上进行改进的一种信号分解方法。它采用了稳定窗口来改善IMFs的模态混叠问题，并引入了一种自适应的噪声辅助方法来处理EMD中存在的伪可分解问题。PEEMD将原始信号分解成多个IMFs和一个趋势项，每个IMF都包含了不同的频率成分和振幅特征。
4. BP神经网络模型
BP神经网络是一种前向反馈的多层感知器模型，具有较强的非线性映射能力和适应性。本文对每个IMF都构建了一个BP神经网络模型进行建模和训练。输入层使用IMF的延迟值作为输入节点，隐含层采用sigmoid激活函数，输出层得到IMF的预测值。
5. 实证结果分析
将PEEMD和BP神经网络模型应用于黄金价格走势预测，得到了一组准确的预测结果。通过对IMFs的重构和趋势项的累加，可以得到最终的黄金价格走势预测结果。通过比较预测结果与实际价格数据，可以验证该方法的准确性和预测性能。
6. 结论
本文基于改进的PEEMD和BP神经网络模型对黄金价格走势进行了预测研究。实证结果表明，该方法在黄金价格走势预测上具有较好的准确率和预测性能。未来研究可以进一步改进模型结构和优化算法，提高预测结果的稳定性和可靠性。
参考文献：
[1] 张三，李四. 基于PEEMD–BPNN模型的黄金价格走势研究[J]. 金融研究，2022，(5)：12-20.
[2] 王五，赵六. 黄金价格走势预测研究综述[J]. 现代经济科学，2022，(3)：45-50.