基于pca的bp神经网络油价预测研究.doc

基于PCA的BP神经网络油价预测研究


2.14万字 44页 原创作品，通过查重系统

摘要
石油被称为是“工业的血液”，它是一个国家重要的能源与化工原料，同时，它也是一种十分重要的战略资源，不仅在国民经济中占据重要的位置，并且在国防等国家安全领域发挥着不可替代的作用。随着世界经济一体化与全球化趋势的不断加强，石油价格已经成为各国政府与石油工业企业所关注的热点问题。
本文在认真分析了国际原油价格影响因素的基础上，针对West Texas Intermediate (WTI)市场，运用主成分分析(PCA)的方法提取若干个影响油价的综合指标，结合WTI现货价格构建BP神经网络模型(PCA-BP)。运用2000年至2013年的月度数据作为训练数据，2014年的月度数据作为测试数据进拟合预测，实证分析的结果发现PCA-BP模型比单纯的BP模型能够更好地拟合油价数据，针对于油价时间序列波动性大，非线性显著的特点，PCA能够有效去除数据冗余，减少信息噪声，提高BP神经网络的预测精度。



关键词：油价影响因素 主成分分析 PCA-BP神经网络 油价预测