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基于二次分解和LSTM模型的汇率预测研究

一、引言

随着全球经济的日益紧密，汇率的波动对国家经济、企业运营以及个人财务决策都产生了深远的影响。因此，准确预测汇率的走势成为了众多研究者和投资者的关注焦点。近年来，随着人工智能和机器学习技术的发展，基于数据驱动的汇率预测模型逐渐成为研究热点。本文提出一种基于二次分解和长短期记忆网络（LSTM）的汇率预测模型，旨在提高汇率预测的准确性和稳定性。

二、文献综述

在过去的研究中，许多学者尝试使用不同的方法和模型来预测汇率。传统的预测方法主要包括基本面分析和技术分析，但这些方法往往依赖于经验判断和市场直觉，缺乏科学性和准确性。近年来，随着机器学习和深度学习