2023年2月21日

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陈述摘要

初始的高频率 IMF 重量含有很多的噪音，会对神经网络猜测进行搅扰，因而能够经过除掉部分高频率 IMF 重量来对分化后的高频序列进行猜测。分化算法均能对深度学习算法从拟合作用和方向准确性上起到相应的优化作用。去噪后的模型猜测作用最优，在三个种类的猜测中，CU、IF 和 T，方向准确率均可到达 60%以上。

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