神经网络在石油价格预测中的仿真研究

• 作者: 斯庆巴拉 贾振华 陈英杰
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 石油价格 主成分分析 神经网络 预测
• 年，卷（期）: 2011,（11）
• 所属期刊栏目: 社会科学领域仿真
• 页码范围: 354-357
• 分类号: TV139.1
• 字数: 3353字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2011.11.086

摘要

在石油价格预测问题的研究中,石油价格预测与供求和经济政治有关.针对石油价格变化具有高度非线性、噪声和价格因子难以确定等特点,传统预测方法都是根据线性变化规律提出的,因此对石油价格预测精度低.为提高石油价格预测精度,提出一种主成分分析的BP神经网络石油价格预测模型.可通过定性分析获得石油价格变化影响因子,然后采用主成分分析消除数据中的噪声并选择重要影响因子,最后重要影响因子作为BP神经网络的输入,采用非线性预测能力强的神经网络对石油价格进行预测.实验结果表明,模型提高了石油价格预测精度,为石油价格预测提供了一种有效方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈英杰		4	42	3.0	4.0
2	贾振华		10	68	5.0	8.0
3	斯庆巴拉		11	45	4.0	6.0