相空间重构和参数统一求解的石油价格预测

• 作者: 孙善辉 张祖峰 李鸿
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 石油价格 最小二乘支持向量机 相空间重构 统一求解 建模预测
• 年，卷（期）: 2013,（23）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 247-251
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4190字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1308-0068

摘要

为了提高石油价格预测精度，利用相空间重构和预测算法参数之间的相互联系，提出一种基于相空间重构和预测算法参数统一求解的石油价格预测模型（PSR-LSSVM）。选择最小二乘支持向量机作为石油价格预测算法，将相空间重构和LSSVM参数作为遗传算法的个体，通过选择、交叉和变异等进化机制找到最优的时间延迟、嵌入维和LSSVM参数，根据最优参数建立石油价格预测模型，并通过大庆石油价格时间序列对模型性能进行测试。结果表明，相对于独立优化相空间重构和LSSVM参数的石油价格预测模型，PSR-LSSVM获得了更高的石油价格预测精度，为具有混沌性的时间序列预测问题提供了一种新的研究思路。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李鸿	宿州学院信息工程学院	37	117	5.0	9.0
2	张祖峰	宿州学院数学与统计学院	16	13	2.0	3.0
3	孙善辉	宿州学院智能信息处理实验室	41	46	4.0	4.0