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题名基于独立源分析的小波神经网络油价预测
被引量:4
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作者
高艺晋
童纪新
代杰
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机构
河海大学商学院
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出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2018年第19期95-99,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(71203055)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2012B04314)
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文摘
国际原油价格具有复杂波动性与高度非线性的特点,为了更加准确地刻画国际油价走势,文章运用独立成分分析(ICA)方法对初始数据进行预处理,重构得到市场突发影响项、石油供给能力和常规需求三种隐含影响因素,将所得结果作为小波神经网络(WNN)的预处理数据,构建了ICA-WNN预测模型。数值预测的结果表明相比于传统BP模型和PCA-WNN模型,ICA-WNN模型能够准确判断油价的方向性走势,并且预测精度更高,可解释性更强,是一种更优化的油价预测模型。
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关键词
独立成分分析
小波神经网络
ica-wnn模型
WTI现货价格预测
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分类号
F224.33
[经济管理—国民经济]
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