ARIMA与SVM组合模型的石油价格预测

• 作者: 吴虹 尹华
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 差分自回归移动平均 组合预测 石油价格
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 所属期刊栏目: 能源领域仿真
• 页码范围: 264-266,326
• 分类号: TP309
• 字数: 2786字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2010.05.065

摘要

针对复杂时间序列预测困难的问题,在综合分析其线性和非线性复合特征的基础上,提出了一种基于ARIMA和SVM相结合的时间序列预测模型.首先采用ARIMA模型对时间序列进行线性建模,然后采用SVM对时间序列的非线性部分进行建模,最后得到两种模型的综合预测结果.将组合模型应用于石油价格预测中,仿真结果表明组合模型相对于单模型的预测具有更高的精度,发挥了2种模型各自的优势,在复杂时间序列预测中具有广泛的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	尹华	赣南师范学院数学与计算机科学学院	13	94	5.0	9.0
2	吴虹	赣南师范学院数学与计算机科学学院	9	74	3.0	8.0