為了進一步提升原油期貨價格預測的精準性,本文基于CEEMDAN分解算法和ELM極限學習機模型,利用PSO粒子群優(yōu)化算法對機器學習模型進行參數(shù)尋優(yōu),進而構建了CEEMDAN-PSO-ELM模型用于原油期貨價格預測.先基于CEEMDAN算法對原始價格序列進行分解,然后利用Lempel-Ziv復雜度指數(shù)對分量進行重構,得到高頻、中頻和低頻重構分量,再采用PSO-ELM模型對每個重構分量進行預測,利用PACF系數(shù)選取模型輸入變量,最終加總集成各分量預測結果.實證結果表明,與其他15種基準模型相比, CEEMDAN-PSO-ELM模型的預測性能最佳, MCS檢驗和DM檢驗也進一步證實了該模型的穩(wěn)健性. 

【文章來源】：計算機系統(tǒng)應用. 2020,29(02)

【文章頁數(shù)】：12 頁

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3038825