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摘要:
为了进一步提升原油期货价格预测的精准性, 本文基于CEEMDAN分解算法和ELM极限学习机模型, 利用PSO粒子群优化算法对机器学习模型进行参数寻优, 进而构建了CEEMDAN-PSO-ELM模型用于原油期货价格预测. 先基于CEEMDAN算法对原始价格序列进行分解, 然后利用Lempel-Ziv复杂度指数对分量进行重构, 得到高频、中频和低频重构分量, 再采用PSO-ELM模型对每个重构分量进行预测, 利用PACF系数选取模型输入变量,最终加总集成各分量预测结果. 实证结果表明, 与其他15种基准模型相比, CEEMDAN-PSO-ELM模型的预测性能最佳, MCS检验和DM检验也进一步证实了该模型的稳健性.
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文献信息
篇名 原油期货价格预测模型CEEMDAN-PSO-ELM
来源期刊 计算机系统应用 学科
关键词 CEEMDAN分解算法 PSO-ELM预测模型 原油期货价格预测
年,卷(期) 2020,(2) 所属期刊栏目 专论·综述
研究方向 页码范围 28-39
页数 12页 分类号
字数 7490字 语种 中文
DOI 10.15888/j.cnki.csa.007224
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 邹辉文 福州大学投资与风险管理研究所 68 308 10.0 15.0
2 崔金鑫 福州大学经济与管理学院 6 7 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
CEEMDAN分解算法
PSO-ELM预测模型
原油期货价格预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机系统应用
月刊
1003-3254
11-2854/TP
大16开
北京中关村南四街4号
82-558
1991
chi
出版文献量(篇)
10349
总下载数(次)
20
总被引数(次)
57078
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
福建省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Fujian Province of China
官方网址:http://www.fjinfo.gov.cn/fz/zrjj.htm
项目类型:重大项目
学科类型:
论文1v1指导