【摘 要】
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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
【机 构】
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福州大学经济与管理学院,福州大学投资与风险管理研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(71573042),福建省自然科学基金(2017J01794)
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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-
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