基于EEMD组合模型的钢铁价格预测方法

摘要： 钢铁作为工业大宗商品的代表性商品，其价格研究可以帮助钢铁行业稳定发展。为了探索钢铁价格的变化规律，提出了一种基于集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD）方法和Transformer注意力机制模型及自回归移动平均（Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA）模型的组... （共10页）