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ISSN: 2333-9721
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基于多尺度组合模型的铜价预测研究

, PP. 21-28

Keywords: 多尺度模型,经验模态分解,支持向量机,神经网络,游程判定法

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Abstract:

?铜价预测是国际大宗商品市场研究的一个重要领域。本文运用经验模态分解法(EMD)、人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM)和时间序列方法,基于分解-重构-集成的思想,构建了一个多尺度组合预测模型。在模型构建过程中,提出了运用游程判定法对分量序列进行重构的新思路。然后,运用此模型对LME铜价波动特点和走势进行分析:将铜价序列分解并重构成高频、低频和趋势三个部分,并从不规则因素、重大事件以及长期趋势三个角度解释了重构项的波动特征;实证分析表明,与灰色模型GM(1,1)、Elman神经网络方法等单模型,以及ARIMA-SVM组合模型相比,多尺度组合模型取得了最好的预测效果。

References

[1]  芮执多. 基于期货市场对现货市场的价格预测模型——以上海期货交易所期铜为例[J]. 预测,2009,28(3):61-64.
[2]  冯旭东,陈方. 基于遗传技术辅助设计的神经网络期货市场预测[J]. 中国管理科学,1997,5(3):32-36.
[3]  梁强,范英,魏一鸣. 基于小波分析的石油价格长期趋势预测方法及实证研究[J]. 中国管理科学,2005,13(1):30-36.
[4]  张冬青,马宏伟,宁宣熙. 基于结构可变的RBF神经网络的时间序列预测[J]. 中国管理科学,2010,18(3):83-89. 浏览
[5]  Krogh A, Vedelsby J. Neural network ensembles, cross validation and active learning [J]. Neural Computing & Applications, 1995, 25: 231-238.
[6]  Wang Shouyang, Yu Lean, Lai K K. A novel hybrid AI System Framework for Crude Oil Price Forecasting. Proceeding of Chinese Academy of Sciences Symposium,Beijing,July12-14,2004.
[7]  Wang Shouyang, Yu Lean, Lai K K. Crude oil price forecasting with TEI@I methodology[J]. International Journal of Systems Science and Complexity, 2005, 18(2): 145-166.
[8]  刘轶芳,迟国泰,余方平,等. 基于GARCH-EWMA的期货价格预测模型[J]. 哈尔滨工业大学学报,2006,38(9):1572-1575
[9]  王海军,白玫,贾兆立,等. 基于粒子群神经网络的期货价格预测[J]. 计算机工程与设计,2009,30(10):2428-2430.
[10]  曾波,刘思峰,方志耕,等. 灰色组合预测模型及其应用[J]. 中国管理科学,2009,17(5):150-155. 浏览
[11]  Kazem A, Sharifi E, Hussain F K, et al. Support vector regression with chaos-based firefly algorithm for stock market priceforecasting [J]. Applied Soft Computing, 2012,13(2):947-958.
[12]  Yu Lean, Wang Shouyang, Lai K K. Forecasting crude oil price with an EMD-based neural network ensemble learningparadigm [J]. Eneregy Economics, 2008, 30(5): 2623-2635.
[13]  Tang Mingming,Zhang Jinliang. A multiple adaptive wavelet recurrent neural network model to analyze crude oil prices [J]. Journal of Economics and Business, 2012, 64(4): 275-286.
[14]  吴虹,尹华. ARIMA与SVM组合模型的石油价格预测[J]. 计算机仿真,2010,27(5): 264-266.

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