本文關(guān)鍵詞：分解集成框架下的石油價格預測：模態(tài)重構(gòu)與分量預測技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：石油作為世界主要能源,其價格的劇烈波動通過各種傳導機制嚴重影響國際政治經(jīng)濟和軍事環(huán)境。尤其是在我國逐步開放能源價格,并對原油對外依存度不斷攀升的情況下,原油價格的劇烈波動嚴重影響我國國民經(jīng)濟的正常運行。原油價格因受到市場供需關(guān)系和全球經(jīng)濟、政治環(huán)境,市場投機,突發(fā)事件等因素的影響,而表現(xiàn)出非線性、高復雜性特征,這使得原油價格預測成為研究的熱點和難點。為了提高現(xiàn)有研究對國際原油價格的預測準確度,減少運算復雜度,本文針對分解集成模型的重構(gòu)技術(shù)和分量預測技術(shù)進行改進和創(chuàng)新,構(gòu)建了基于數(shù)據(jù)特征驅(qū)動重構(gòu)的分解集成模型和基于螢火蟲優(yōu)化最小二乘支持向量機的分解集成模型。基于數(shù)據(jù)特征驅(qū)動重構(gòu)的分解集成模型通過建立以“數(shù)據(jù)特征驅(qū)動建�！睘楹诵牡臄�(shù)據(jù)驅(qū)動重構(gòu)方法改進現(xiàn)有的分解集成模型。該模型包含四個步驟：數(shù)據(jù)分解、模態(tài)重構(gòu)、分量預測和集成預測。本文提出的數(shù)據(jù)特征驅(qū)動重構(gòu)方法對所有分解的分量全面分析以發(fā)掘隱含的數(shù)據(jù)特征,并根據(jù)特征重構(gòu)成具有特定意義的分量。通過對WTI和Brent原油價格預測實證研究證明該模型具有更高的預測準確性和更少的運算時間�；谖灮鹣x優(yōu)化最小二乘支持向量機的分解集成模型是現(xiàn)有分解集成模型的擴展三個部分：用集成經(jīng)驗模態(tài)分解數(shù)據(jù)；用最小二乘支持向量機預測分量；集成預測三個部分。螢火蟲算法被用于優(yōu)化最小二乘支持向量機的懲罰參數(shù)和核函數(shù)參數(shù)。實驗結(jié)果證明該模型在預測精度和魯棒性上均比其他基準模型更高。本文針對分解集成模型重構(gòu)技術(shù)和分量預測技術(shù)所提出的模型都在一定程度上提高了國際原油價格預測準確度。實驗結(jié)果證明本文提出的模型能夠有效的預測具有高復雜性不規(guī)則性特征的原油價格。
【關(guān)鍵詞】：石油價格預測 分解集成 數(shù)據(jù)特征驅(qū)動重構(gòu) 螢火蟲算法
【學位授予單位】：北京化工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：F224;F764.1;F416.22
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-13
• 第一章 緒論13-19
• 1.1 研究背景與意義13-14
• 1.2 研究內(nèi)容14-15
• 1.3 研究思路與論文框架15-17
• 1.3.1 研究技術(shù)路線15
• 1.3.2 研究框架15-17
• 1.4 本文創(chuàng)新點17-18
• 1.5 本章小結(jié)18-19
• 第二章 文獻綜述19-23
• 2.1 研究現(xiàn)狀19-21
• 2.2 文獻評述21-22
• 2.3 本章小結(jié)22-23
• 第三章 基于數(shù)據(jù)特征驅(qū)動重構(gòu)的分解集成模型23-49
• 3.1 引言23
• 3.2 模型構(gòu)建23-31
• 3.2.1 模型理論框架23-25
• 3.2.2 數(shù)據(jù)分解25-26
• 3.2.3 模態(tài)重構(gòu)26-29
• 3.2.4 分量預測29-31
• 3.2.5 集成預測31
• 3.3 實驗設(shè)計31-34
• 3.3.1 數(shù)據(jù)描述31-32
• 3.3.2 評價指標32-33
• 3.3.3 基準模型33-34
• 3.4 實證分析34-46
• 3.4.1 重構(gòu)結(jié)果分析34-38
• 3.4.2 預測結(jié)果分析38-46
• 3.4.3 實證小結(jié)46
• 3.5 本章小結(jié)46-49
• 第四章 基于螢火蟲優(yōu)化最小二乘支持向量機的分解集成模型49-65
• 4.1 引言49
• 4.2 模型構(gòu)建49-53
• 4.2.1 螢火蟲算法49-50
• 4.2.2 基于螢火蟲優(yōu)化的最小二乘支持向量機模型50-52
• 4.2.3 基于螢火蟲優(yōu)化最小二乘支持向量機的分解集成模型52-53
• 4.3 實驗設(shè)計53-55
• 4.3.1 數(shù)據(jù)描述53
• 4.3.2 基準模型53-54
• 4.3.3 參數(shù)設(shè)定54-55
• 4.4 實證分析55-63
• 4.4.1 單模型結(jié)果分析56-58
• 4.4.2 分解集成模型結(jié)果分析58-62
• 4.4.3 實驗討論62
• 4.4.4 實證小結(jié)62-63
• 4.5 本章小結(jié)63-65
• 第五章 總結(jié)與展望65-67
• 5.1 研究總結(jié)65-66
• 5.2 研究展望66-67
• 參考文獻67-71
• 致謝71-73
• 研究成果及發(fā)表的學術(shù)論文73-75
• 作者及導師簡介75-76
• 附件76-77

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 蘭興華;;2007-2008年基本金屬價格預測——路透社的調(diào)查[J];中國金屬通報;2007年13期

2 張華偉;沈萍;;煤炭價格預測系統(tǒng)模型的構(gòu)建[J];煤炭經(jīng)濟研究;2009年09期

3 張化中;;積極探索 勇于實踐 不斷提高價格預測能力和水平——對當前價格預測工作的幾點思考[J];價格理論與實踐;2009年12期

4 趙平;;2009—2030年原油價格預測[J];國外油田工程;2010年11期

5 ;“復關(guān)”后國產(chǎn)家電價格預測[J];首都財貿(mào);1994年02期

6 朱昱;1999年黃金價格預測[J];稀有金屬快報;1999年08期

7 ;路透社公布價格預測結(jié)果[J];中國金屬通報;2003年35期

8 行家;;2004年主流轎車價格預測[J];中國商界;2004年04期

9 靳湘云;下半年貴金屬價格預測[J];中國金屬通報;2005年31期

10 姜國峰;2005年貴金屬價格預測[J];中國金屬通報;2005年18期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 錢鋒;;基于灰色系統(tǒng)方法的產(chǎn)品價格預測[A];江蘇省系統(tǒng)工程學會第十一屆學術(shù)年會論文集[C];2009年

中國重要報紙全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 李輝;標準銀行上調(diào)金屬價格預測[N];證券時報;2006年

2 證券時報記者　 黃宇;高盛大幅上調(diào)明年鋅鎳價格預測[N];證券時報;2006年

3 李輝;瑞銀上調(diào)未來兩年銅鉛價格預測[N];證券時報;2007年

4 記者 楊柳晗;中國黃金價格預測系統(tǒng)新年上線[N];第一財經(jīng)日報;2012年

5 徐虞利;高盛大幅上調(diào)明年鋅鎳價格預測[N];上海證券報;2006年

6 王備戰(zhàn)邋薛楓莉;烏魯木齊物價部門進行價格預測預警[N];中國食品質(zhì)量報;2007年

7 同濟大學經(jīng)濟與管理學院副教授 張鑫;資產(chǎn)價格預測更大程度上是藝術(shù)[N];上海證券報;2013年

8 王安平;今年六類主要商品價格預測[N];中華合作時報;2002年

9 記者 王鵬越;中國黃金價格預測系統(tǒng)今日上線[N];中國黃金報;2013年

10 周尚賓;透視業(yè)內(nèi)人士的價格預測[N];中國有色金屬報;2006年

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 賀平;基于EMD理論的存貨質(zhì)押業(yè)務(wù)質(zhì)物價格預測研究[D];西南交通大學;2015年

2 郭婷婷;基于PCA-ELM的我國糧食價格預測研究[D];太原理工大學;2016年

3 梁敬麗;歐盟碳排放權(quán)市場行為特征與價格預測研究[D];暨南大學;2016年

4 汪子述;分解集成框架下的石油價格預測：模態(tài)重構(gòu)與分量預測技術(shù)研究[D];北京化工大學;2016年

5 王辛;改進的灰色遺傳算法模型在價格預測中的應用[D];吉林大學;2010年

6 杜曉芳;建筑價格預測研究[D];西安科技大學;2006年

7 張燕萍;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在煤化工行業(yè)產(chǎn)品價格預測中的應用[D];復旦大學;2008年

8 楊林;國內(nèi)苯乙烯價格的影響因素分析與價格預測[D];天津大學;2007年

9 李誠;農(nóng)產(chǎn)品價格預測研究[D];湖南農(nóng)業(yè)大學;2014年

10 倪鴦丹;基于顧客細分與價格預測的產(chǎn)品概念設(shè)計方案優(yōu)化模型及應用[D];浙江工商大學;2011年

  本文關(guān)鍵詞：分解集成框架下的石油價格預測：模態(tài)重構(gòu)與分量預測技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：303061