管理学报
管理學報
관이학보
CHINESE JOURNAL OF MANAGEMENT
2010年
12期
1884-1889
,共6页
杨云飞%鲍玉昆%胡忠义%张瑞
楊雲飛%鮑玉昆%鬍忠義%張瑞
양운비%포옥곤%호충의%장서
原油价格%经验模式分解%本征模函数%支持向量机%组合预测
原油價格%經驗模式分解%本徵模函數%支持嚮量機%組閤預測
원유개격%경험모식분해%본정모함수%지지향량궤%조합예측
针对原油价格预测问题,提出一种基于EMD(经验模式分解)和SVMs(支持向量机)的非线性组合预测方法.该方法运用EMD技术将原油价格序列分解成若干个不同频率的分量,根据频率高低将各分量分组叠加得到3个新序列,分别代表市场波动价格、重大事件价格、趋势价格;针对此3个序列,构建不同SVMs模型分别进行预测,得到各序列预测值;用SVMs针对各序列预测值构建组合模型得到最终预测值.采用WTI和Brent原油现货价格数据验证本方法的有效性,结果表明,此方法与单一的SVMs模型和人工神经网络模型相比,具有较高的预测精度.
針對原油價格預測問題,提齣一種基于EMD(經驗模式分解)和SVMs(支持嚮量機)的非線性組閤預測方法.該方法運用EMD技術將原油價格序列分解成若榦箇不同頻率的分量,根據頻率高低將各分量分組疊加得到3箇新序列,分彆代錶市場波動價格、重大事件價格、趨勢價格;針對此3箇序列,構建不同SVMs模型分彆進行預測,得到各序列預測值;用SVMs針對各序列預測值構建組閤模型得到最終預測值.採用WTI和Brent原油現貨價格數據驗證本方法的有效性,結果錶明,此方法與單一的SVMs模型和人工神經網絡模型相比,具有較高的預測精度.
침대원유개격예측문제,제출일충기우EMD(경험모식분해)화SVMs(지지향량궤)적비선성조합예측방법.해방법운용EMD기술장원유개격서렬분해성약간개불동빈솔적분량,근거빈솔고저장각분량분조첩가득도3개신서렬,분별대표시장파동개격、중대사건개격、추세개격;침대차3개서렬,구건불동SVMs모형분별진행예측,득도각서렬예측치;용SVMs침대각서렬예측치구건조합모형득도최종예측치.채용WTI화Brent원유현화개격수거험증본방법적유효성,결과표명,차방법여단일적SVMs모형화인공신경망락모형상비,구유교고적예측정도.
