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相空间重构和参数统一求解的石油价格预测: 2013年; 为了提高石油价格预测精度,利用相空间重构和预测算法参数之间的相互联系,提出一种基于相空间重构和预测算法参数统一求解的石油价格预测模型(PSR-LSSVM)。选择最小二乘支持向量机作为石油价格预测算法,将相空间重构和LSSVM参数作为遗传算法的个体,通过选择、交叉和变异等进化机制找到最优的时间延迟、嵌入维和LSSVM参数,根据最优参数建立石油价格预测模型,并通过大庆石油价格时间序列对模型性能进行测试。结果表明,相对于独立优化相空间重构和LSSVM参数的石油价格预测模型,PSR-LSSVM获得了更高的石油价格预测精度,为具有混沌性的时间序列预测问题提供了一种新的研究思路。; 孙善辉李鸿张祖峰; 关键词：石油价格最小二乘支持向量机相空间重构

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安徽省高等学校优秀青年人才基金(2012SQRL202)