Financial time series analysis based on innovative Machine Learning Signal Processing approaches
TSHIANGOMBA, REAGAN KASONSA
2022/2023
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Descrizione: The proposed approach leverages the capabilities of signal processing decomposition techniques to address the
non-stationarity property of financial time series. Two types of data, the IMFs and IMFogram,
are utilized to train a fusion neural networks.
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https://hdl.handle.net/20.500.12319/14478