基于SA-WNN模型的油价预测研究

• 作者: 刘子琦 张云宁 欧阳红祥
• 来源期刊: 资源与产业
• 学科: 经济
• 关键词: 情感分析 小波神经网络 SA-WNN模型 WTI现货价格预测
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 页码范围: 58-64
• 页数: 7页
• 分类号: F224
• 语种: 中文
• DOI: 10.13776/j.cnki.resourcesindustries.20200529.011

摘要

原油价格不仅受到传统供需面因素的影响,在短期内更容易受到战争、金融危机、自然灾害、政治事件等非常规性因素的影响.为了更加准确地刻画国际油价走势,完善油价预测理论体系,论文首先运用情感分析(SA)方法对反映非常规影响因素的文本数据进行预处理,然后根据文本计算市场趋势项,再将该项作为小波神经网络(WNN)的输入数据,构建基于情感分析的小波神经网络预测模型(SA-WNN).预测的结果显示,相对于传统BP神经网络模型和基于独立源分析的小波神经网络(ICA-WNN)模型,SA-WNN模型能够准确判断油价的方向性走势,是一种更加优秀的预测模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张云宁	河海大学商学院	68	589	14.0	21.0
2	欧阳红祥	河海大学商学院	43	364	10.0	16.0
3	刘子琦	河海大学商学院	4	6	1.0	2.0