摘要
石油作为世界主要能源,其价格的剧烈波动通过各种传导机制严重影
响国际政治经济和军事环境。尤其是在我国逐步开放能源价格,并对原油
对外依存度不断攀升的情况下,原油价格的剧烈波动严重影响我国国民经
济的正常运行。原油价格因受到市场供需关系和全球经济、政治环境,市
场投机,突发事件等因素的影响,而表现出非线性、高复杂性特征,这使
得原油价格预测成为研巧;的热点和难点。为了提高现有研究对国际原油价
格的预测准确度,减少运算复杂度,本文针对分解集成模型的重构技术和
分量预测技术进行改进和创新,构建了基于数据特征驱动重构的分解集成
模型和基于董火虫优化最小二乘支持向量机的分解集成模型

基于数据特征驱动重构的分解集成模型通过建立数据特征驱动建
模为核屯、的数据驱动重构方法改进现有的分解集成模型。该模型包含四
个步骤:数据分解、模态重构、分量预测和集成预测。本文提出的数据特
征驱动重构方法对所有分解的分量全面分析发掘隐含的数据特征,并根
据特征重构成具有特定意义的分量。通过对WTI和Brent原油价格预测
实证研究证明该模型具有更高的预测准确性和更少的运算时间

基于莖火虫优化最小二乘支持向量机的分解集成模型是现有分解集
成模型的扩展H个部分;用集成经验模态分解数据;用最小二乘支持向量
机预测分量;集成预测H个部分。莖火虫算法被用于优化最小二乘支持向
量机的惩罚参数和核函数参数。实验结果证明该模型在预测精度和鲁棒性
上均比其他基准模型更高

本文针对分解集成模型重构技术和分量预测技术所提出的模型都在
一定程度上提高了国际原油价格预测准确度。实验结果证明本文提出的模
型能够有效的预测具有离复杂性不规则性特征的原油价格

关键词:石油价格预测,分解集成,数据特征驱动重构,蛮火虫算法
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