Bitcoin Price Forecasting Based on Hybrid Variational Mode Decomposition and Long Short Term Memory Network
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摘要
本研究提出结合变分模态分解（VMD）与长短期记忆网络（LSTM）的混合深度学习模型，用于比特币价格预测。通过将比特币价格序列分解为若干内禀模态函数（IMFs）并对其分别建模，最终聚合预测结果。与传统单一LSTM模型相比，混合模型在RMSE、MAE、R²等指标上表现更优，且能稳定实现30天的价格走势预测，展现出捕捉比特币价格非线性及非平稳性的强大能力 [page::0][page::4][page::7][page::9][page::10]。
