本文關(guān)鍵詞： 石油價(jià)格 預(yù)測(cè)模型 數(shù)據(jù)流學(xué)習(xí) 機(jī)器學(xué)習(xí)　出處：《中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)》2016年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：石油是地球上最重要的能源之一。目前,全球有接近三分之一的能源消耗源于石油。國(guó)際石油價(jià)格對(duì)全球的環(huán)境和經(jīng)濟(jì)有重大影響。無(wú)論是工業(yè)界、政府,還是個(gè)人,對(duì)石油價(jià)格都很關(guān)注。預(yù)測(cè)國(guó)際石油價(jià)格已成為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的熱點(diǎn)研究話題。迄今為止,預(yù)測(cè)石油價(jià)格的方法已有很多。但是,由于國(guó)際石油價(jià)格波動(dòng)頻繁,準(zhǔn)確預(yù)測(cè)國(guó)際石油價(jià)格仍極具挑戰(zhàn)。本文提出了一種基于數(shù)據(jù)流學(xué)習(xí)的新方法來(lái)預(yù)測(cè)國(guó)際石油價(jià)格。伴隨著新的國(guó)際石油價(jià)格數(shù)據(jù),基于數(shù)據(jù)流學(xué)習(xí)的國(guó)際石油價(jià)格預(yù)測(cè)模型可時(shí)時(shí)更新。因此,油價(jià)預(yù)測(cè)模型會(huì)不斷演變,能更好地捕捉到國(guó)際石油價(jià)格的變換模式。基于數(shù)據(jù)流學(xué)習(xí)的新方法既彌補(bǔ)了傳統(tǒng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法的不足,即無(wú)法捕捉到國(guó)際石油價(jià)格的非線性特征;也克服了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法的缺陷,即無(wú)法有效地預(yù)測(cè)非平穩(wěn)的國(guó)際石油價(jià)格。因此,這種新方法能夠更加準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)未來(lái)的國(guó)際石油價(jià)格。另外,這種新方法能夠有效地處理連續(xù)不斷的國(guó)際石油價(jià)格數(shù)據(jù),即便這些數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度極快。對(duì)于每個(gè)新的數(shù)據(jù)點(diǎn),僅需很短的常量時(shí)間和定量?jī)?nèi)存就可更新基于數(shù)據(jù)流學(xué)習(xí)的國(guó)際石油價(jià)格預(yù)測(cè)模型,而無(wú)需使用所有的新舊訓(xùn)練數(shù)據(jù)點(diǎn)重新訓(xùn)練預(yù)測(cè)模型。本文將數(shù)據(jù)流學(xué)習(xí)方法應(yīng)用到預(yù)測(cè)國(guó)際石油價(jià)格中,這在國(guó)內(nèi)乃至國(guó)際是首創(chuàng)的。這一創(chuàng)新得到了實(shí)驗(yàn)的有效支持。在評(píng)估基于數(shù)據(jù)流學(xué)習(xí)的國(guó)際石油價(jià)格預(yù)測(cè)模型性能的過(guò)程中,本文將其與不變化模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和一種前沿的混合預(yù)測(cè)模型做了比較。本文采用了多時(shí)間段定量分析方法。預(yù)測(cè)時(shí)間段包括一個(gè)月、三個(gè)月、六個(gè)月、九個(gè)月和十二個(gè)月。本文采用了兩種性能指標(biāo):一種是均方預(yù)測(cè)誤差,另一種是方向性精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,對(duì)于1992年1月至2012年9月美國(guó)西德克薩斯中質(zhì)原油現(xiàn)貨價(jià)格和美國(guó)進(jìn)口原油的煉油成本價(jià)格這兩種國(guó)際石油價(jià)格,基于數(shù)據(jù)流學(xué)習(xí)的國(guó)際石油價(jià)格預(yù)測(cè)模型在絕大多數(shù)時(shí)間段(一個(gè)月、六個(gè)月、九個(gè)月和十二個(gè)月)預(yù)測(cè)精度最高(均方預(yù)測(cè)誤差最低,方向性精度最高)。本文為能源預(yù)測(cè)領(lǐng)域提出了一種新的強(qiáng)有力的計(jì)算和分析方法。
[Abstract]:Oil is one of the most important sources of energy on the planet. At present, nearly 1/3 of the world's energy consumption comes from oil. International oil prices have a significant impact on the global environment and economy. Both industry and government. The prediction of international oil prices has become a hot topic in academia and industry. Up to now, there are many methods to predict oil prices. Due to frequent fluctuations in international oil prices. It is still a challenge to predict the international oil price accurately. This paper proposes a new method based on data flow learning to predict the international oil price, which is accompanied by new international oil price data. The international oil price forecasting model based on data flow learning can be updated from time to time. Therefore, the oil price forecasting model will evolve continuously. The new method based on data stream learning not only makes up for the shortcomings of the traditional econometrics method, but also can not capture the nonlinear characteristics of the international oil price. It also overcomes the shortcomings of the traditional machine learning method, that is, it can not effectively predict the non-stationary international oil prices. Therefore, this new method can more accurately predict the future international oil prices. This new approach can effectively process a continuous flow of international oil price data, even if they are generated at an extremely rapid rate. For each new data point. The model of international oil price prediction based on data flow learning can be updated in a very short amount of constant time and quantitative memory. Without using all the old and new training data points to re-train the prediction model, this paper applies the data stream learning method to predict the international oil price. This is the first at home and even internationally. This innovation has been effectively supported by experiments. In the process of evaluating the performance of international oil price prediction model based on data flow learning, this paper will not change the model. The artificial neural network model is compared with a hybrid prediction model. In this paper, a multi-time quantitative analysis method is used. The prediction period includes one month, three months and six months. For nine months and twelve months, two performance indexes are used: one is mean square prediction error, the other is directivity accuracy. The experimental results show that. From January 1992 to September 2012, the spot price of West Texas Intermediate crude oil and the refining cost price of American imported crude oil are two kinds of international oil prices. The international oil price prediction model based on data flow learning has the highest prediction accuracy in most time periods (one month, six months, nine months and twelve months) (mean square prediction error is the lowest). The directivity accuracy is the highest. This paper presents a new powerful calculation and analysis method for energy prediction.
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：F416.22;F764.1

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本文編號(hào)：1464920