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原油期货价格预测模型CEEMDAN-PSO-ELM
被引量:
5
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作者
崔金鑫
邹辉文
《计算机系统应用》
2020年第2期28-39,共12页
为了进一步提升原油期货价格预测的精准性,本文基于CEEMDAN分解算法和ELM极限学习机模型,利用PSO粒子群优化算法对机器学习模型进行参数寻优,进而构建了CEEMDAN-PSO-ELM模型用于原油期货价格预测.先基于CEEMDAN算法对原始价格序列进行分...
为了进一步提升原油期货价格预测的精准性,本文基于CEEMDAN分解算法和ELM极限学习机模型,利用PSO粒子群优化算法对机器学习模型进行参数寻优,进而构建了CEEMDAN-PSO-ELM模型用于原油期货价格预测.先基于CEEMDAN算法对原始价格序列进行分解,然后利用Lempel-Ziv复杂度指数对分量进行重构,得到高频、中频和低频重构分量,再采用PSO-ELM模型对每个重构分量进行预测,利用PACF系数选取模型输入变量,最终加总集成各分量预测结果.实证结果表明,与其他15种基准模型相比,CEEMDAN-PSO-ELM模型的预测性能最佳,MCS检验和DM检验也进一步证实了该模型的稳健性.
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关键词
CEEMDAN分解算法
PSO-ELM
预测
模型
原油期货价格预测
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职称材料
题名
原油期货价格预测模型CEEMDAN-PSO-ELM
被引量:
5
1
作者
崔金鑫
邹辉文
机构
福州大学经济与管理学院
福州大学投资与风险管理研究所
出处
《计算机系统应用》
2020年第2期28-39,共12页
基金
国家自然科学基金(71573042)
福建省自然科学基金(2017J01794)~~
文摘
为了进一步提升原油期货价格预测的精准性,本文基于CEEMDAN分解算法和ELM极限学习机模型,利用PSO粒子群优化算法对机器学习模型进行参数寻优,进而构建了CEEMDAN-PSO-ELM模型用于原油期货价格预测.先基于CEEMDAN算法对原始价格序列进行分解,然后利用Lempel-Ziv复杂度指数对分量进行重构,得到高频、中频和低频重构分量,再采用PSO-ELM模型对每个重构分量进行预测,利用PACF系数选取模型输入变量,最终加总集成各分量预测结果.实证结果表明,与其他15种基准模型相比,CEEMDAN-PSO-ELM模型的预测性能最佳,MCS检验和DM检验也进一步证实了该模型的稳健性.
关键词
CEEMDAN分解算法
PSO-ELM
预测
模型
原油期货价格预测
Keywords
CEEMDAN decomposition algorithm
PSO-ELM prediction model
oil futures price forecasting
分类号
F713.36 [经济管理—产业经济]
F764.1 [经济管理—产业经济]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
原油期货价格预测模型CEEMDAN-PSO-ELM
崔金鑫
邹辉文
《计算机系统应用》
2020
5
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