重庆理工大学学报（自然科学） ›› 2021, Vol. 35 ›› Issue (3): 260-267.doi: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2021.03.034
杨静凌，唐国强，张建文
摘要： 针对国际原油价格序列的高度非线性、非平稳性和时变性等复杂特征，提出用互补 集合经验模态分解（ＣＥＥＭＤ）和 ＥｌｍａｎＡｄａｂｏｏｓｔ神经网络的组合模型对 Ｂｒｅｎｔ原油价格序列进 行预测。首先，利用 ＣＥＥＭＤ将 Ｂｒｅｎｔ原油价格序列分解为 １０个 ＩＭＦ分量和 １个残差分量；其 次，将各分量序列以滑动窗口的形式训练数据，利用 Ａｄａｂｏｏｓｔ算法优化的 Ｅｌｍａｎ神经网络对各 个分量进行预测；最后，将各个分量的预测结果进行求和得到 Ｂｒｅｎｔ原油价格序列的最终预测结 果。实证结果表明：该方法对 Ｂｒｅｎｔ原油价格序列预测的均方根误差、平均相对误差、平均绝对 误差均比 ＰＳＯＢＰ、ＣＥＥＭＤＰＳＯＢＰ、ＥＥＭＤＥｌｍａｎ、ＣＥＥＭＤＥｌｍａｎ模型小，新组合模型是一种预 测精度更高、更有效的预测方法。
中图分类号:
主管单位：重庆市教育委员会