量子粒子群智能算法在国际布伦特原油价格预测中的应用

发布时间：2018-08-09 10:17

【摘要】：原油价格的波动对世界经济政治形势具有重要的作用,其预测问题是维护原油生产、消费企业及国家利益的重大问题。因此,原油价格预测是国际市场研究的一个重要领域。本文将TSK模糊逻辑系统与神经网络结合,设计五层模糊神经网络系统,采用量子粒子群(QPSO)智能算法调整模糊神经网络系统的参数,将所设计的智能系统应用于国际布伦特原油价格预测中。并将QPSO算法与BP算法和最小二乘法进行比较,预测性能指标和仿真结果表明基于QPSO智能算法的模糊神经网络系统的设计是有效的,取得了更好的效果。
[Abstract]:The fluctuation of crude oil price plays an important role in the world economic and political situation. Therefore, crude oil price prediction is an important field of international market research. In this paper, a five-layer fuzzy neural network system is designed by combining the TSK fuzzy logic system with the neural network. The parameters of the fuzzy neural network system are adjusted by the quantum particle swarm optimization (QPSO) intelligent algorithm. The designed intelligent system is applied to the international Brent crude oil price prediction. The QPSO algorithm is compared with BP algorithm and least square method. The prediction performance index and simulation results show that the design of fuzzy neural network system based on QPSO intelligent algorithm is effective and better results are obtained.
【作者单位】： 辽宁工业大学理学院;
【分类号】：F416.22;F764.1;TP18

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本文编号：2173765