基于小波的油价预测
1: 高艺晋;童纪新;代杰;;基于独立源分析的小波神经网络油价预测[j];统计与决策;2018年19期 2: 屈怀林;郭大立;黄波;熊维莉;;重复压裂选井选层的小波神经网络研究及应用[j];石油工业计算机应用;2006年04期 3: 范峥;付文耀;赵笑男;李亚洲;李稳宏;毛振兴;;基于小波神经网络预测多相动态管道腐蚀速率[j];化工 基于小波变换和支持向量的国际原油价格预测_word文档在线阅读 … 自两次石油危机以来，国际油价持续走高，未来油价的走势和波动特征预测成为大家努力探索的主题[1]。国内外学者对油价预测方法的研究主要包括两类，一类是基于石油价格的时间序列模型，一类是基于油价影响因素的多因素油价预测模. 时序模型可以得型。 基于小波变换和时间序列模型的Brent原油期货价格预测--《中国商 … 【摘要】：本文将小波分析与时间序列模型结合应用于布伦特国际原油价格预测,通过对小波分解与重构方法将油价时间序列分解为趋势(高频)部分和细节(趋势)部分,然后采用arma模型对分解后的油价进行样本内预测。实证研究表明,基于小波的组合模型具有较高的预测性能,同时验证了该方法的可行性和 基于小波分析的石油价格长期趋势预测方法及其实证研究_梁强 基于小波分析的石油价格长期趋势预测方法. 及其实证研究. 梁 强,范 英,魏一鸣 (中国科学院科技政策与管理科学研究所,北京 100080) 摘 要:本文将小波方法引入到油价长期趋势的预测中,,根据油价时序列预测其未来长期走势的方法。
提供主成分分析与神经网络结合的燃油消耗预测文档免费下载，摘要:第53卷第6期No．Vol．第55期33卷第66农业装备与车辆工程AGRICULTURALEQUIPMENT&VEHICLEENGINEERING2015年6月June2015doi：10．3969／j．issn．1673－3142
具体到技术细节来说，我们使用Xgboost来预测车-货的基础相关性，实际是一个CTR和CVR混布模型，我们在其中部署了在线实时系统，自研了一套基于FTRL算法的在线学习算法，将用户实时的行为数据结果和Xgboost的离线结果共同训练而得，点击预测的准确率达到90%+。 和赌场的赌徒不同，股市的赌徒很多时候并不知道自己在赌博。什么样的人是赌徒，就是不是基于基本面因素在买入股票，对于这个公司没有做过任何的研究。 最典型的赌徒是想着做日内差价的散户，他们的行动背后没有任何基本面的理解，而是根据波动做买卖。
黄建风, 陆文聪. 基于小波-NAR神经网络的气象要素时间序列预测与天气指数彩虹期权估值[J]. 系统工程理论与实践, 2016, 36(5): 1146-1155. HUANG Jianfeng, LU Wencong. Forecasting of meteorological time series and pricing of weather index rainbow options: A wavelet-NAR neural network model.
基于小波分析的石油价格长期趋势预测方法. 及其实证研究. 梁 强,范 英,魏一鸣 (中国科学院科技政策与管理科学研究所,北京 100080) 摘 要:本文将小波方法引入到油价长期趋势的预测中,,根据油价时序列预测其未来长期走势的方法。 基于小波分析和混沌时间序列的国际原油价格预测,本文提供了一种新的预测世界石油价格趋势的方法。通过对原始的石油价格时间序列进行小波分析，将分解后的各层尺度系数和细节系数分别应用计算关联维数，重构相空间等混沌时间预测方法进行加权一阶预测，最终用预测得到的系数通过小波重 基于小波变换和时间序列模型的Brent原油期货价格预测 收藏本文 分享. 本文将小波分析与时间序列模型结合应用于布伦特国际原油价格预测,通过对小波分解与重构方法将油价时间序列分解为趋势(高频)部分和细节(趋势)部分,然后采用ARMA模型对分解后的油价进行样本内预测。 基于小波分析的石油价格长期趋势预测方法及其实证研究，梁强,范英,魏一鸣-中国管理科学2005年第01期杂志在线阅读、文章下载。<正>1 引言石油价格是政府部门、原油生产部门和用油单位以及投资者关注的焦点。因此 ,准确并合理地预测未来较长时期的油价变动趋势 ,将具有重要意义。 基于小波分析的石油价格长期趋势预测方法. 及其实证研究. 梁 强,范 英,魏一鸣 (中国科学院科技政策与管理科学研究所,北京 100080) 摘 要:本文将小波方法引入到油价长期趋势的预测中,,根据油价时序列预测其未来长期走势的方法。 自两次石油危机以来，国际油价持续走高，未来油价的走势和波动特征预测成为大家努力探索的主题[1]。国内外学者对油价预测方法的研究主要包括两类，一类是基于石油价格的时间序列模型，一类是基于油价影响因素的多因素油价预测模. 时序模型可以得型。
梁强,范英. 2008.基于PMRS的期货加权油价多步预测方法.管理科学学报, 11(6): 84-90. 梁强,范英. 2008.中美石油消费与国际原油价格的协整分析.数理统计与管理, 27(4):655-662. Norio Okada, Wei-Bin Yu,Ying Fan, Hiroshi Tsuno. 2008. Probabilistic exposure assessment to total trihalomethanes in drinking
doc格式-36页-文件0.07M-硕士论文-国内苯乙烯价格的影响因素分析与价格预测硕士论文-国内苯乙烯价格的影响因素分析与价格预测 中文摘要 随着国内经济的迅猛发展,作为基础工业的石油化工行业也有了长足的发展 并逐步走向市场。大宗石化产品苯乙烯的下游产品被广泛应用于橡胶、塑料、汽 车 2007~2009年的平均油价水平会低于2006年，利用多尺度分解和基于svm的智能预测算法，我们对2007~2009年的国际原油价格的变化趋势作出如下预测：在未来 截至2020-06-08，6个月以内共有 30 家机构对卫星石化的2020年度业绩作出预测； 预测2020年每股收益 1.31 元，较去年同比增长 9.17%， 预测2020年净利润 14.18 亿元，较去年同比增长 11.41% 石油期货价格,petroleum futures price 1)petroleum futures price石油期货价格 1.This paper gives out the learning algorithm of forecasting about petroleum futures price by combining the wavelet transform and neural network theory.本文结合小波变换与神经网络的有关理论,给出了基于小波神经网络的石油期货价格预测具体学习算法并进行了拟合及 基于小波变换讨论二维地震波形多尺度反演问题，将地震参数反演转化为小波域重要系数的优化问题，有效改善了局部极值等。并引入了ezw思想，用小波系数的零树来预测待优化参数的位置，加速优化参数的搜索，使反演更有目的性。 d、欧佩克对国际油价的影响所基于的前提与现实不符 参考解析 文段大致讲述了欧佩克这个组织不会太影响油价。ac比较好排除，a一致性程度高或者低并未提及。c油价是否稳定也是无中生有。选项d前提与现实不符属于偷换概念，文段第一句话在讲一个前提 此项目搭建一个提取比特币价格并做出价格（上涨还是下跌）预测的系统。数据用于几个分类算法中，预测价格上涨还是下跌，基于此预测，系统做出对比特币买进还是卖出的投票信号。 Source:Rowlands J. Bitcoin Algorithmic Trading Bot[J]. 2014.
基于遗传神经网络的石油期货价格拟合与预测 . 2020-02-02. 基于遗传神经网络的石油期货价格拟合与预测，黄跃卫，陈权宝，我国对石油依存度越来越高，国际油价波动性很大，严重影响到我国的经济发展。
【摘要】通过对影响国际油价的主要因素进行系统分析，我们认为，2014年供需基本面 和宏. 观经济走势将主导全 油价综合分析预测系统，得到如下预测结果，2014年 国际油价水平将整体下降，Brent年平均 的广义模式匹配预测模型、基于小波多 尺度. 基于该模型的一个高效学习算法不仅解决了模型训练速度慢的问题,还能产生非. 常 好的参数初始值, 小波与DBN 组合预测模型的主要思想是将原始数据经. 过小波降 噪处理, 的走势,只是在１９９０年３月—１０月出现了油价瞬间暴涨,但. 随即又回落至 伴随着新的国际石油价格数据,基于数据流学习的国际石油价格预测模型可时时更新 。因此,油价预测模型会不断演变,能更好地捕捉到国际石油价格的变换模式。基于 数据流学习的新 基于小波变换和支持向量的国际原油价格预测[J]. 价值工程2012( 05). 通过实证研究,发现基于多因素SVM的油价预测模型相对于误差修正模型和基于国际 油价本身的自回归SVM预测模型具有更好的拟合和预测效果. 更多还原. 【Abstract】 It is a 基于小波变换域的SVM股市时间序列预测算法[J]. 科学技术与工程2008(12)