基于贝叶斯网络的时间序列预测

发布时间：2017-06-04 05:07

  本文关键词：基于贝叶斯网络的时间序列预测，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：石油是世界经济政治发展不能缺少的重要能源之一,它在世界经济发展中产生了重要的影响。减少其负面影响的办法就是了解并掌握石油价格的变化,因此目前全球热衷于的话题就是石油价格。石油价格被种种因素影响,包括供需、经济、国际政治、军事、外交等。由于石油价格的不确定性、复杂非线性、多种影响因素,非数值型的信息,数值型信息的数据噪声也十分大。由于传统石油价格预测方法不可依靠或预测结果精度较低。故此,学术和工业界研究者的目标就是找到一种预测模型,使其研究精度相对较高、性能等各方面均相对较好,同时还可以广泛使用。贝叶斯网络是贝叶斯方法与图形理论的有机结合,它为处理不确定性和复杂性的问题提供了一种自然的工具。凭借着其理论的严格和一致,贝叶斯网络成为人工智能领域的研究热点。本文通过了解国内外石油价格预测问题的研究现状,结合动态贝叶斯网络的基本原理,提出了一种新的模型,基于动态贝叶斯网络模型用来预测石油价格。本模型首先对石油价格的影响因子进行了分析,并将各个影响因子合理有效组合,建立影响石油价格的因果关系图；然后根据得到的因果关系图构造动态贝叶斯网络,通过数据训练,进而得到动态贝叶斯网络的结构和参数,得到理想的动态贝叶斯网络模型,接下来运用Matlab软件进行构造仿真,结果验证了动态贝叶斯网络在石油价格预测精度和性能上均相对较优。
【关键词】：石油价格 贝叶斯网络 动态贝叶斯网络
【学位授予单位】：大连海事大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP18;O211.61
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第1章 绪论9-14
• 1.1 引言9-10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.2.1 石油价格预测的研究现状10-11
• 1.2.2 贝叶斯网络的研究现状11-12
• 1.3 论文内容及安排12-14
• 第2章 贝叶斯网络14-35
• 2.1 贝叶斯网络的定义和相关概念14
• 2.2 概率图模型概念14-15
• 2.3 静态贝叶斯网络15-18
• 2.4 贝叶斯网络推理算法18-19
• 2.4.1 精确推理18-19
• 2.4.2 近似推理19
• 2.5 贝叶斯网络学习问题19-24
• 2.5.1 参数学习20-22
• 2.5.2 结构学习22-24
• 2.6 动态贝叶斯网络24-29
• 2.7 动态贝叶斯网络推理问题29-31
• 2.8 动态贝叶斯网络参数学习31-35
• 第3章 石油价格影响因素分析35-38
• 3.1 石油的商品属性——供需关系决定油价方向35
• 3.2 石油库存——影响油价波动预期35-36
• 3.3 汇率因素——影响油价的实际高低36
• 3.4 世界经济发展状况——促进油价阶段性调整36-37
• 3.5 其他因素37-38
• 第4章 模型的实现及计算38-46
• 4.1 数据预处理38
• 4.2 离群点的检验与处理38-39
• 4.3 预测模型的建立39-42
• 4.4 预测结果42-46
• 结论46-47
• 参考文献47-51
• 致谢51

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 刘乐平;高磊;卢志义;;贝叶斯身世之谜——写在贝叶斯定理发表250周年之际[J];统计研究;2013年12期

2 云连英;汪荣伟;;保费调整的贝叶斯方法[J];统计与决策;2006年05期

3 游顶云;李康;;贝叶斯网络方法在基因调控研究中的应用[J];中国卫生统计;2009年01期

4 闵素芹;李群;;分层线性模型中的经验贝叶斯与完全贝叶斯方法及其比较[J];统计与决策;2010年11期

5 胡春玲;;贝叶斯网络研究综述[J];合肥学院学报(自然科学版);2013年01期

6 丁以华;;贝叶斯方法的发展及其存在问题[J];质量与可靠性;1986年01期

7 吴伯贤;;贝叶斯方法在洪水频率分析中的应用[J];成都科技大学学报;1990年01期

8 陶波;苏德清;王玲玲;费鹤良;;关于元件失效率等级鉴定试验的一种贝叶斯方法[J];应用概率统计;1990年03期

9 张尧庭;应积极开展对贝叶斯学派的介绍和研究[J];统计研究;1992年04期

10 郑骏;随机方法与贝叶斯方法在高新技术中的应用[J];软科学;1995年01期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 David Z.D'Argenio;;贝叶斯方法在实验室研究向临床的转化以及辨识隐含亚群体中的应用(英文)[A];中国药理学会临床药理学专业委员会会议暨第十次全国临床药理学学术会议论文集[C];2007年

2 姜峰;高文;姚鸿勋;;贝叶斯网络的推理和学习[A];全国网络与信息安全技术研讨会'2005论文集（下册）[C];2005年

3 丁东洋;刘希阳;;风险分析中的稳健贝叶斯方法[A];2011年全国电子信息技术与应用学术会议论文集[C];2011年

4 周桃庚;沙定国;;贝叶斯可靠性序贯验证试验方法[A];中国仪器仪表学会第三届青年学术会议论文集（下）[C];2001年

5 陈晓怀;程真英;刘春山;;动态测量误差的贝叶斯建模预报[A];第二届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2004年

6 杜鹏英;罗小平;何志明;;贝叶斯网络的发展及理论应用[A];第三届全国虚拟仪器大会论文集[C];2008年

7 杨丽;武海滨;李康;;无金标准诊断试验评价的贝叶斯方法及应用[A];2011年中国卫生统计学年会会议论文集[C];2011年

8 宁鹏达;;贝叶斯方法在风险投资项目决策中的应用[A];第四届中国科学学与科技政策研究会学术年会论文集（Ⅰ）[C];2008年

9 朱永生;;贝叶斯方法确定泊松变量的置信上限[A];中国物理学会高能物理分会第七届学术年会实验分会场论文集[C];2006年

10 王增忠;柳玉杰;施建刚;;建筑工程项目全寿命安全管理决策的贝叶斯方法[A];中国优选法统筹法与经济数学研究会第七届全国会员代表大会暨第七届中国管理科学学术年会论文集[C];2005年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 阚英男;基于网格近似法的数控机床贝叶斯可靠性评估研究[D];吉林大学;2015年

2 贾海洋;贝叶斯网学习若干问题研究[D];吉林大学;2008年

3 黄友平;贝叶斯网络研究[D];中国科学院研究生院（计算技术研究所）;2005年

4 朱允刚;贝叶斯网学习中若干问题研究及其在信息融合中的应用[D];吉林大学;2012年

5 董立岩;贝叶斯网络应用基础研究[D];吉林大学;2007年

6 李小琳;面向智能数据处理的贝叶斯网络研究与应用[D];吉林大学;2005年

7 江敏;贝叶斯优化算法的若干问题研究及应用[D];上海大学;2012年

8 胡笑旋;贝叶斯网建模技术及其在决策中的应用[D];合肥工业大学;2006年

9 何岩;统计稀疏学习中的贝叶斯非参数建模方法及应用研究[D];浙江大学;2012年

10 范敏;基于贝叶斯网络的学习与决策方法研究及应用[D];重庆大学;2008年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 张路路;贝叶斯网络系统可靠性分析及故障诊断方法研究[D];山东建筑大学;2015年

2 徐冰;基于贝叶斯网络的传染病时空预警模型研究[D];长安大学;2015年

3 李艳强;基于不确定理论的酸洗线和镀锌线的视情维修策略研究[D];河北工程大学;2015年

4 王芸;贝叶斯AGARCH模型在我国商业银行利率风险度量中的应用[D];南京财经大学;2015年

5 侯欢欢;基于贝叶斯网络城市埋地燃气管线风险评价研究[D];首都经济贸易大学;2015年

6 王宇;贝叶斯参数更新在可靠性分析中的应用[D];南京航空航天大学;2014年

7 李福伟;贝叶斯压缩感知理论与技术[D];电子科技大学;2015年

8 李景囡;基于依赖分析的贝叶斯网络结构学习算法研究[D];西安电子科技大学;2014年

9 杨祥睿;基于贝叶斯网络的船撞桥风险评估研究[D];重庆交通大学;2015年

10 汤玉利;贝叶斯反问题的MAP估计及其一致性[D];上海交通大学;2015年

  本文关键词：基于贝叶斯网络的时间序列预测，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：420053