基于EEMD优化的国际油价分解集成预测模型研究

发布时间：2017-06-24 01:06

  本文关键词：基于EEMD优化的国际油价分解集成预测模型研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：石油,不仅与我们的生活息息相关,还与国家发展和世界经济紧密相连。如果能够准确的把握石油价格的波动方向,则可以帮助国家和企业制定更好的政策和决策。因此,对油价的准确预测显得尤为重要。本文为了提高现有模型对国际油价的预测精度,对现有的时序预测相关方法进行了改进与创新,具体工作如下：(1)基于Grid-GA优化的LSSVR油价预测模型构建。本文通过混合网格搜索法Grid和遗传算法GA提出了一个新的混合寻优算法Grid-GA优化LSSVR的参数,从而构建了基于Grid-GA优化的LSSVR油价预测模型。通过与ANN、ARIMA等算法的预测结果进行对比,证明了该算法显著提升了LSSVR的预测性能、稳定性和泛化能力。(2)基于EEMD和EELM的油价预测模型构建。本文首次将扩展极致学习机EELM和集成经验模态分解模型EEMD在“分解集成”方法论的框架下进行混合,构建了基于EEMD和EELM的分解集成模型。通过与其他分解集成模型进行对比研究,发现该模型显著不仅加快了分解集成模型的运行速度和还提高了预测性能。(3)基于EEMD优化的油价预测分解集成模型构建。为了通过优化集成经验模态分解EEMD的参数来提升EEMD的分解效果,本文提出了一个新方案和多尺度数据复杂性检验方法来优化EEMD的参数,并构建了基于EEMD优化的油价预测分解集成模型。研究结果证明该方法能够使EEMD能够适用于各种不同复杂程度的时间序列,并且有效提升分解集成模型的预测精度和泛化能力。本文提出的模型都在一定程度上提升了国际油价的预测精度。相较于单预测模型(支持向量机等),分解集成策略能够显著提升预测模型的预测性能。因此,强力的数据分解技术和预测性能强大的预测模型能够显著提高国际油价预测精度。
【关键词】：油价预测 集成经验模态分解 极致学习机 多尺度复杂性检验方法
【学位授予单位】：北京化工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F416.22;F764.1
【目录】：

• 学位论文数据集4-5
• 摘要5-7
• ABSTRACT7-14
• 第一章 绪论14-24
• 1.1 研究背景、目的与意义14-15
• 1.1.1 研究背景14-15
• 1.1.2 研究目的与意义15
• 1.2 研究内容15-16
• 1.3 研究方法与技术路线16-20
• 1.3.1 经典时序预测模型与智能算法16-19
• 1.3.2 技术路线19-20
• 1.4 论文结构与章节安排20-21
• 1.5 本文创新之处21-22
• 1.6 本章小结22-24
• 第二章 文献综述24-30
• 2.1 国际油价时序预测文献综述24-27
• 2.1.1 国外研究综述24-26
• 2.1.2 国内研究综述26
• 2.1.3 文献评述26-27
• 2.2 评价指标27
• 2.3 本章小结27-30
• 第三章 基于Grid-GA优化的LSSVR油价预测模型研究30-44
• 3.1 引言30
• 3.2 模型构建30-35
• 3.2.1 最小二乘支持向量回归机31-32
• 3.2.2 网格搜索法32
• 3.2.3 遗传算法32-33
• 3.2.4 基于Grid-GA优化的LSSVR模型构建33-35
• 3.3 实证分析35-42
• 3.3.1 实验设计35
• 3.3.2 基准模型35-36
• 3.3.3 参数设定36-37
• 3.3.4 结果分析37-42
• 3.3.5 实证小结42
• 3.4 本章小结42-44
• 第四章 基于EEMD和EELM的油价分解集成预测模型研究44-62
• 4.1 引言44
• 4.2 模型构建44-48
• 4.2.1 集成经验模态分解技术44-45
• 4.2.2 扩展极致学习机45-47
• 4.2.3 基于EEMD和EELM的油价预测分解集成模型构建47-48
• 4.3 实证分析48-61
• 4.3.1 实验设计48-49
• 4.3.2 参数设定49-50
• 4.3.3 结果分析50-60
• 4.3.4 实证小结60-61
• 4.4. 本章小结61-62
• 第五章 基于EEMD优化的油价分解集成预测模型构建与应用62-74
• 5.1 引言62-63
• 5.2 模型构建63-65
• 5.2.1 多尺度数据复杂性检验方法63-64
• 5.2.2 EEMD优化过程64-65
• 5.3 实证分析65-73
• 5.3.1 实验设计65-66
• 5.3.2 参数设定66-67
• 5.3.3 结果分析67-73
• 5.4 本章小结73-74
• 第六章 结论与展望74-76
• 6.1 结论74
• 6.2 不足与展望74-76
• 参考文献76-80
• 致谢80-81
• 研究成果及发表的学术论文81-82
• 作者简介82
• 导师简介82-83
• 附件83-84

【共引文献】

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 徐华;基于双层复杂网络投机者心理预期对原油现货价格的影响[D];天津大学;2012年

  本文关键词：基于EEMD优化的国际油价分解集成预测模型研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：476729