基于独立源分析的小波神经网络油价预测  

作　　者：高艺晋 童纪新[1] 代杰[1] 

机构地区：[1]河海大学商学院

出　　处：《统计与决策》2018年第19期95-99,共5页Statistics & Decision

基　　金：国家自然科学基金资助项目(71203055);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2012B04314)

摘　　要：国际原油价格具有复杂波动性与高度非线性的特点,为了更加准确地刻画国际油价走势,文章运用独立成分分析（ICA）方法对初始数据进行预处理,重构得到市场突发影响项、石油供给能力和常规需求三种隐含影响因素,将所得结果作为小波神经网络（WNN）的预处理数据,构建了ICA-WNN预测模型。数值预测的结果表明相比于传统BP模型和PCA-WNN模型,ICA-WNN模型能够准确判断油价的方向性走势,并且预测精度更高,可解释性更强,是一种更优化的油价预测模型。

关 键 词：独立成分分析 小波神经网络 ICA-WNN模型 WTI现货价格预测 

分 类 号：F224.33[经济管理—国民经济]