基于改进型小波神经网络的油价预测

发布时间：2018-03-02 19:34

  本文选题：主成分分析　切入点：小波神经网络　出处：《统计与决策》2017年12期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为了提高油价预测的精度,文章运用主成分分析(PCA)的方法对初始数据进行预处理,同时将小波分析与BP神经网络结合构建小波神经网络(WNN),由此得到PCA-WNN预测模型。数值实验的结果表明,相比于传统BP模型和PCA-BP模型,PCA-WNN模型的预测精度更高,稳定性更好,泛化能力更强,是一种更出众的油价预测方法。
[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.

【作者单位】： 河海大学商学院;河海大学管理科学研究所;河海大学江苏省"世界水谷"与水生态文明协同创新中心;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(资71203055);国家自然科学基金重点项目(71433003) 中央高校基本科研业务费专项金资助项目(2012B04314)
【分类号】：F416.22;F764.1;TP183

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本文编号：1557900