石油,作為一種主要的能源,對世界政治、經(jīng)濟(jì)、外交、軍事格局有著深遠(yuǎn)影響。準(zhǔn)確快速的原油價格預(yù)測有助于優(yōu)化相應(yīng)的生產(chǎn)、銷售和投資等計劃,避免潛在風(fēng)險,提高石油相關(guān)部門的利潤。原油價格的驅(qū)動因素不僅包括市場供需平衡狀況,而且包括各種外部因素,如與其他資源的替代性、天氣、庫存水平、經(jīng)濟(jì)增長、政治變化、心理預(yù)期和極端事件。由于這些因素相互作用,原油價格預(yù)測成了一項艱巨的任務(wù)。在此背景下,本文重點(diǎn)從準(zhǔn)確性和計算時間效率的角度出發(fā),構(gòu)建原油價格快速預(yù)測模型,對現(xiàn)有的油價預(yù)測模型進(jìn)行改進(jìn)和創(chuàng)新。具體研究內(nèi)容如下:首先,通過混合集成經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解EEMD（Ensemble Empirical Mode Decomposition）和 RVFL 網(wǎng)絡(luò)（Random Vector Functional Link network）構(gòu)建了一個新的分解集成油價預(yù)測模型。通過與其他油價預(yù)測模型和現(xiàn)有分解集成模型對比,發(fā)現(xiàn)RVFL網(wǎng)絡(luò)的引入從預(yù)測精度和計算時間效率上提高了分解集成模型的性能。然后,將 RVFL 網(wǎng)絡(luò)、極限學(xué)習(xí)機(jī) ELM（Extreme Learning Machine）和RKS（Random Kitc... 

【文章來源】：北京化工大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：83 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１技術(shù)路線圖??Ｆｉｇ．１－１?Ｔｈｅ?ｆｒａｍｅｗｏｒｋ?ｏｆ?ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ??

方案?平均絕對百分比誤差（ＭＡＰＥ）?（Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ?Ｔｕｎｅ）?抓斷ｄｔ）??圖１－１技術(shù)路線圖??Ｆｉｇ．１－１?Ｔｈｅ?ｆｒａｍｅｗｏｒｋ?ｏｆ?ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ??１．４論文章節(jié)安排??通過以上分析，本文將從６個章節(jié)出發(fā)，構(gòu)建

?北京化工大學(xué)碩士學(xué)位論文???３．２．３基于ＲＶＦＬ網(wǎng)絡(luò)的分解集成模型構(gòu)建??鑒于在分解步驟中分解出大量分量，都需要在預(yù)測步驟中進(jìn)行建模，使用有效且??快速的無迭代算法，如ＲＶＦＬ網(wǎng)絡(luò)作為單獨(dú)的預(yù)測工具，可以降低現(xiàn)有分解集成模型??的運(yùn)算時間，并提高預(yù)測精度。相應(yīng)地，基于ＲＶＦＬ網(wǎng)絡(luò)的無迭代分解集成預(yù)測模型??構(gòu)建過程如圖３－１所示：?????

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于改進(jìn)型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的油價預(yù)測[J]. 范麗偉,代杰,尹俊超.  統(tǒng)計與決策. 2017(12)
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本文編號：3519876