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摘 要： 对超高频金融数据的预测，模态分解降低了数据的噪声，提高了数据预测精度。据此提出了自适应噪声的完整集合经验模态分解（CEEMDAN）与变分模态分解（VMD）相结合的二次分解模型。先将期货日度行情数据通过CEEMDAN一次分解，并通过样本熵将分解后的序列整合成高频、低频和趋势序列；再将高频和低频序列分别进行VMD分解，然后将各个IMF分量通过LSTM网络预测，最终整合各个预测结果。（剩余11264字）
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基于CEEMDAN-VMD-LSTM的超高频金融时间序列预测
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