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基于改进型小波神经网络的油价预测

2017-07-04分类号:F416.22;F764.1;TP183

【作者】范丽伟  代杰  尹俊超  
【部门】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  
【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。
【关键词】主成分分析  小波神经网络  PCA-WNN模型  WTI现货价格预测
【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)
【所属期刊栏目】统计与决策
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