【摘 要】
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在石油价格预测问题的研究中,石油价格预测与供求和经济政治有关。针对石油价格变化具有高度非线性、噪声和价格因子难以确定等特点,传统预测方法都是根据线性变化规律提出的
【机 构】
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北华航天工业学院,中国石油工程建设公司
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在石油价格预测问题的研究中,石油价格预测与供求和经济政治有关。针对石油价格变化具有高度非线性、噪声和价格因子难以确定等特点,传统预测方法都是根据线性变化规律提出的,因此对石油价格预测精度低。为提高石油价格预测精度,提出一种主成分分析的BP神经网络石油价格预测模型。可通过定性分析获得石油价格变化影响因子,然后采用主成分分析消除数据中的噪声并选择重要影响因子,最后重要影响因子作为BP神经网络的输入,采用非线性预测能力强的神经网络对石油价格进行预测。实验结果表明,模型提高了石油价格预测精度,为石油价格预测提供了
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