石油价格预测算法的仿真研究

• 作者: 朱小梅 郭志钢
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 经济
• 关键词: 石油价格 小波神经网络 预测
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 社会科学领域仿真
• 页码范围: 361-364
• 分类号: F416
• 字数: 3660字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2011.06.088

摘要

研究石油价格变化趋势问题,由于价格的不确定性,石油价格变化具有非线性、突变性和随机性.传统预测方法均是基于线性建模的,无法很好描述石油价格变化规律,从而预测精度较低.为提高石油价格预测精度,提出一种小波神经网络的石油价格预测模型.根据小波分析优异的多尺变分析功能和神经网络非线性预测能力对石油价格变化趋势进行仿真预测.仿真结果表明,相对于传统石油价格预测模型,小波神经网络提高了预测精度,降低了预测误差,更好的反映了石油价格的变化规律,是一种有效、高精度的石油价格预测工具,为预测石油的价格提供了参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭志钢	西南石油大学经济管理学院	18	64	5.0	7.0
2	朱小梅	西南石油大学计算机科学学院	8	61	5.0	7.0