本文關(guān)鍵詞：分解集成框架下的石油價格預(yù)測：模態(tài)重構(gòu)與分量預(yù)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(dǎo)機(jī)制嚴(yán)重影響國際政治經(jīng)濟(jì)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(yán)重影響我國國民經(jīng)濟(jì)的正常運(yùn)行。原油價格因受到市場供需關(guān)系和全球經(jīng)濟(jì)、政治環(huán)境,市場投機(jī),突發(fā)事件等因素的影響,而表現(xiàn)出非線性、高復(fù)雜性特征,這使得原油價格預(yù)測成為研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。為了提高現(xiàn)有研究對國際原油價格的預(yù)測準(zhǔn)確度,減少運(yùn)算復(fù)雜度,本文針對分解集成模型的重構(gòu)技術(shù)和分量預(yù)測技術(shù)進(jìn)行改進(jìn)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(jī)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(jìn)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(yù)測和集成預(yù)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(yù)測實(shí)證研究證明該模型具有更高的預(yù)測準(zhǔn)確性和更少的運(yùn)算時間�；谖灮鹣x優(yōu)化最小二乘支持向量機(jī)的分解集成模型是現(xiàn)有分解集成模型的擴(kuò)展三個部分：用集成經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解數(shù)據(jù)；用最小二乘支持向量機(jī)預(yù)測分量；集成預(yù)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(jī)的懲罰參數(shù)和核函數(shù)參數(shù)。實(shí)驗結(jié)果證明該模型在預(yù)測精度和魯棒性上均比其他基準(zhǔn)模型更高。本文針對分解集成模型重構(gòu)技術(shù)和分量預(yù)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(yù)測準(zhǔn)確度。實(shí)驗結(jié)果證明本文提出的模型能夠有效的預(yù)測具有高復(fù)雜性不規(guī)則性特征的原油價格。
【關(guān)鍵詞】：石油價格預(yù)測 分解集成 數(shù)據(jù)特征驅(qū)動重構(gòu) 螢火蟲算法
【學(xué)位授予單位】：北京化工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)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(diǎn)17-18
• 1.5 本章小結(jié)18-19
• 第二章 文獻(xiàn)綜述19-23
• 2.1 研究現(xiàn)狀19-21
• 2.2 文獻(xiàn)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(yù)測29-31
• 3.2.5 集成預(yù)測31
• 3.3 實(shí)驗設(shè)計31-34
• 3.3.1 數(shù)據(jù)描述31-32
• 3.3.2 評價指標(biāo)32-33
• 3.3.3 基準(zhǔn)模型33-34
• 3.4 實(shí)證分析34-46
• 3.4.1 重構(gòu)結(jié)果分析34-38
• 3.4.2 預(yù)測結(jié)果分析38-46
• 3.4.3 實(shí)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(jī)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(jī)模型50-52
• 4.2.3 基于螢火蟲優(yōu)化最小二乘支持向量機(jī)的分解集成模型52-53
• 4.3 實(shí)驗設(shè)計53-55
• 4.3.1 數(shù)據(jù)描述53
• 4.3.2 基準(zhǔn)模型53-54
• 4.3.3 參數(shù)設(shè)定54-55
• 4.4 實(shí)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(shí)驗討論62
• 4.4.4 實(shí)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(xiàn)67-71
• 致謝71-73
• 研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文73-75
• 作者及導(dǎo)師簡介75-76
• 附件76-77

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本文編號：303061