石油,作為一種主要的能源,對(duì)世界政治、經(jīng)濟(jì)、外交、軍事格局有著深遠(yuǎn)影響。準(zhǔn)確快速的原油價(jià)格預(yù)測(cè)有助于優(yōu)化相應(yīng)的生產(chǎn)、銷售和投資等計(jì)劃,避免潛在風(fēng)險(xiǎn),提高石油相關(guān)部門的利潤(rùn)。原油價(jià)格的驅(qū)動(dòng)因素不僅包括市場(chǎng)供需平衡狀況,而且包括各種外部因素,如與其他資源的替代性、天氣、庫(kù)存水平、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、政治變化、心理預(yù)期和極端事件。由于這些因素相互作用,原油價(jià)格預(yù)測(cè)成了一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。在此背景下,本文重點(diǎn)從準(zhǔn)確性和計(jì)算時(shí)間效率的角度出發(fā),構(gòu)建原油價(jià)格快速預(yù)測(cè)模型,對(duì)現(xiàn)有的油價(jià)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行改進(jìn)和創(chuàng)新。具體研究?jī)?nèi)容如下:首先,通過(guò)混合集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解EEMD（Ensemble Empirical Mode Decomposition）和 RVFL 網(wǎng)絡(luò)（Random Vector Functional Link network）構(gòu)建了一個(gè)新的分解集成油價(jià)預(yù)測(cè)模型。通過(guò)與其他油價(jià)預(yù)測(cè)模型和現(xiàn)有分解集成模型對(duì)比,發(fā)現(xiàn)RVFL網(wǎng)絡(luò)的引入從預(yù)測(cè)精度和計(jì)算時(shí)間效率上提高了分解集成模型的性能。然后,將 RVFL 網(wǎng)絡(luò)、極限學(xué)習(xí)機(jī) ELM（Extreme Learning Machine）和RKS（Random Kitc... 

【文章來(lái)源】：北京化工大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：83 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１技術(shù)路線圖??Ｆｉｇ．１－１?Ｔｈｅ?ｆｒａｍｅｗｏｒｋ?ｏｆ?ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ??

方案?平均絕對(duì)百分比誤差（ＭＡＰＥ）?（Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ?Ｔｕｎｅ）?抓斷ｄｔ）??圖１－１技術(shù)路線圖??Ｆｉｇ．１－１?Ｔｈｅ?ｆｒａｍｅｗｏｒｋ?ｏｆ?ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ??１．４論文章節(jié)安排??通過(guò)以上分析，本文將從６個(gè)章節(jié)出發(fā)，構(gòu)建

?北京化工大學(xué)碩士學(xué)位論文???３．２．３基于ＲＶＦＬ網(wǎng)絡(luò)的分解集成模型構(gòu)建??鑒于在分解步驟中分解出大量分量，都需要在預(yù)測(cè)步驟中進(jìn)行建模，使用有效且??快速的無(wú)迭代算法，如ＲＶＦＬ網(wǎng)絡(luò)作為單獨(dú)的預(yù)測(cè)工具，可以降低現(xiàn)有分解集成模型??的運(yùn)算時(shí)間，并提高預(yù)測(cè)精度。相應(yīng)地，基于ＲＶＦＬ網(wǎng)絡(luò)的無(wú)迭代分解集成預(yù)測(cè)模型??構(gòu)建過(guò)程如圖３－１所示：?????

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于改進(jìn)型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的油價(jià)預(yù)測(cè)[J]. 范麗偉,代杰,尹俊超.  統(tǒng)計(jì)與決策. 2017(12)
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