發(fā)布時間：2018-03-02 19:34

  本文選題：主成分分析　切入點：小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　出處：《統(tǒng)計與決策》2017年12期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了提高油價預(yù)測的精度,文章運用主成分分析(PCA)的方法對初始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,同時將小波分析與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合構(gòu)建小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(WNN),由此得到PCA-WNN預(yù)測模型。數(shù)值實驗的結(jié)果表明,相比于傳統(tǒng)BP模型和PCA-BP模型,PCA-WNN模型的預(yù)測精度更高,穩(wěn)定性更好,泛化能力更強(qiáng),是一種更出眾的油價預(yù)測方法。
[Abstract]:In order to improve the oil price prediction accuracy, using principal component analysis (PCA) method to preprocess the initial data, while the construction of wavelet neural network based on wavelet analysis and BP neural network (WNN), the PCA-WNN prediction model. The results of numerical experiments show that, compared to the traditional BP model and PCA-BP model, prediction accuracy the PCA-WNN model is better, better stability and stronger generalization ability, is a kind of prediction method is more superior in oil prices.

【作者單位】： 河海大學(xué)商學(xué)院;河海大學(xué)管理科學(xué)研究所;河海大學(xué)江蘇省"世界水谷"與水生態(tài)文明協(xié)同創(chuàng)新中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(資71203055);國家自然科學(xué)基金重點項目(71433003) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項金資助項目(2012B04314)
【分類號】：F416.22;F764.1;TP183

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本文編號：1557900