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; 代杰

来源：统计与决策, 2018, 34(19): 95-99.

DOI：10.13546/j.cnki.tjyjc.2018.19.022

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

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。