原油价格预测模型的建立与应用

原油价格预测及其影响因素分析自石油船通过人类历史舞台以来，原油一直都是世界经济运转不可或缺的重要物资，它的价格也成为了国际金融市场的焦点问题之一。

尤其是在近年来全球经济不景气的情况下，原油价格的波动显得更加敏感，更加需要及时、准确地预测原油价格和分析其影响因素。

本文将对原油价格的预测方法、影响因素及其趋势进行分析。

一、原油价格预测方法当前预测原油价格的方法可以分为基于时间序列模型的预测方法和基于机器学习的预测方法。

时间序列模型主要是通过分析历史数据，预测未来的走势。

而机器学习预测方法则是利用大数据、深度学习等技术，通过训练算法来预测未来原油价格。

1、基于时间序列模型的预测方法时间序列模型是经济学领域中最为常见的预测方法之一。

其核心思路是通过分析历史数据，预测出未来可能出现的走势。

时间序列模型主要分为两种类型，一种是趋势分析模型，另一种是周期性分析模型。

趋势分析模型主要是对原油价格整体趋势的预测。

其核心方法包括简单移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型等。

这些方法在实际应用中都有着较好的预测效果和广泛的应用。

其中，ARIMA模型是目前应用最广泛的时间序列模型之一，它可以通过对历史数据的分析，预测出未来的价格走势。

不过需要注意的是，由于市场的不确定性和突发事件的出现，使得过度依赖于时间序列预测方法并不完美，时间序列预测方法只能作为一种预测手段，不能作为正式的预测结果。

2、基于机器学习的预测方法近年来，由于数据处理技术的不断提升，人工智能和机器学习技术的飞速发展，机器学习在预测原油价格领域中得到了广泛的应用。

其中，机器学习模型主要分为人工神经网络模型、支持向量机模型和随机森林模型等。

人工神经网络模型是基于人类神经系统的灵感而开发出来的，同样可以通过对数据的学习，预测出未来的价格走势。

支持向量机模型则是基于核函数和最大间隔分类器而开发的分类和预测模型。

随机森林模型则是一种基于决策树的分类预测模型。

这些模型虽然具有预测性较好的特点，但也存在一些缺点，如模型复杂性高、数据集应用场景不同等问题。

原油评价实施方案随着全球经济的发展和能源需求的增长，原油作为重要的能源资源，其价格和供应情况对全球经济和能源市场产生了重大影响。

因此，对原油的评价和监测至关重要。

本文将探讨原油评价的实施方案，包括评价指标、评价方法和实施步骤。

评价指标原油的质量和价格是评价的重要指标。

质量指标包括密度、硫含量、凝固点、闪点等，这些指标直接影响原油的加工和利用。

价格指标则是市场对原油的需求和供应情况的反映，包括国际市场价格、期货价格等。

此外，原油产地、生产工艺、储存条件等也是评价的重要指标。

评价方法原油评价的方法多样，可以从实验室测试、市场分析、经济模型等多个角度进行。

实验室测试是最直接的评价方法，可以通过化验分析得到原油的质量指标。

市场分析则是通过对市场价格、需求和供应情况的分析来评价原油的价格指标。

经济模型可以通过建立数学模型来预测原油价格的走势和影响因素。

综合运用这些方法可以得到更全面的评价结果。

实施步骤实施原油评价需要按照一定的步骤进行。

首先是数据收集，包括原油样品的采集和实验室测试数据的收集，市场价格和需求数据的收集等。

其次是数据分析，将收集到的数据进行整理和分析，得出原油的质量和价格指标。

然后是评价报告的编制，将评价结果进行汇总和分析，形成评价报告。

最后是评价结果的应用，根据评价结果进行决策和应用，比如选择适合的原油加工工艺、制定原油采购计划等。

综上所述，原油评价实施方案包括评价指标、评价方法和实施步骤。

通过科学、全面的评价，可以更好地了解原油的质量和价格情况，为相关决策提供参考依据。

希望本文对原油评价实施方案有所帮助。

原油问题数学建模
对于原油问题，建立一个数学模型首先需要了解具体的问题背景和目标。

不过，我可以提供一个基础的数学模型框架，然后根据具体问题再进行调整。

假设我们考虑一个简单的原油供应链问题，包括原油的开采、运输、加工和销售等环节。

以下是一个简单的数学模型：
1. 需求预测：
使用时间序列分析或回归分析方法预测未来一段时间内的原油需求。

2. 原油开采：
根据预测的需求和当前库存决定开采量。

考虑开采成本、环境影响等因素。

3. 运输：
确定运输方式（例如，管道、油轮等）和运输成本。

考虑运输过程中的损耗和不确定性。

4. **加工和存储**：
考虑加工成本和能加工的原油种类。

存储成本和容量限制。

5. 销售：
确定销售价格和销售策略。

考虑市场需求和竞争情况。

6. 利润计算：
基于收入和成本的差值计算利润。

7. 优化与决策：
基于利润或其他目标函数，优化各环节的决策。

考虑长期和短期决策的平衡。

8.模型参数：
根据历史数据和市场信息估计或验证模型参数。

9. 模型验证与改进：
使用实际数据验证模型的预测能力。

根据验证结果调整和改进模型。

10. 不确定性分析：
考虑各种不确定性因素（如价格波动、政策变化等）对决策的影响。

使用蒙特卡洛模拟等方法进行不确定性分析。

第３８卷第１０期 计算机应用与软件Ｖｏｌ ３８Ｎｏ．１０２０２１年１０月 ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅＯｃｔ．２０２１基于分解集成的ＬＳＴＭ神经网络模型的油价预测高海翔　胡　瑜　余乐安（北京化工大学经济管理学院　北京１０００２９）收稿日期：２０１９－１２－０８。

国家杰出青年科学基金项目（７１０２５００５）。

高海翔，硕士生，主研领域：大数据分析，能源经济与管理。

胡瑜，硕士生。

余乐安，教授。

摘　要 为了提高油价的预测效果，提出一种基于ＥＥＭＤ分解、小波阈值去噪、ｆｉｎｅ ｔｏ ｃｏａｒｓｅ法重构和ＬＳＴＭ神经网络的组合预测方法。

ＥＥＭＤ对油价原始时间序列分解，利用小波阈值去噪法获取第一高频模态分量的有效信息；分解出的模态分量运用ｆｉｎｅ ｔｏ ｃｏａｒｓｅ法重构，得到从高到低的重构分量；使用ＬＳＴＭ神经网络预测重构分量；对重构序列简单加和得到最终结果。

实证结果表明，与其他基准模型比较，在水平预测和趋势预测上该方法能有效地预测原油价格。

关键词 长短期记忆神经网络　集合经验模态分解　小波阈值去噪　ｆｉｎｅ ｔｏ ｃｏａｒｓｅ法　油价预测中图分类号　ＴＰ３ 文献标志码　Ａ ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００ ３８６ｘ．２０２１．１０．０１３ＦＯＲＥＣＡＳＴＩＮＧＷＴＩＣＲＵＤＥＯＩＬＰＲＩＣＥＷＩＴＨＡＮＥＥＭＤ ＢＡＳＥＤＬＳＴＭＮＥＵＲＡＬＮＥＴＷＯＲＫＥＮＳＥＭＢＬＥＬＥＡＲＮＩＮＧＰＡＲＡＤＩＧＭＧａｏＨａｉｘｉａｎｇ　ＨｕＹｕ　ＹｕＬｅａｎ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｃｏｎｏｍｉｃｓａｎｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＢｅｉｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｈｅｍｉｃａｌＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００２９，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｔｈｅｏｉｌｐｒｉｃｅ，ａｎｏｖｅｌｌｅａｒｎｉｎｇｐａｒａｄｉｇｍｉｓｐｕｔｆｏｒｗａｒｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｃｏｍｂｉｎｉｎｇｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓｏｆＥＥＭＤ，ｆｉｎｅ ｔｏ ｃｏａｒｓｅｍｅｔｈｏｄ，ｔｈｅｗａｖｅｌｅｔｔｈｒｅｓｈｏｌｄｄｅｎｏｉｓｉｎｇａｎｄＬＳＴＭｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ．ＥＥＭＤｄｅｃｏｍｐｏｓｅｄｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｏｆｏｉｌｐｒｉｃｅｔｏａｎｕｍｂｅｒｏｆｉｎｔｒｉｎｓｉｃｍｏｄｅｆｕｎｃｔｉｏｎｓ（ＩＭＦｓ）ａｎｄｅｘｔｒａｃｔｅｄｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｆｉｒｓｔｈｉｇｈ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙｃｏｍｐｏｎｅｎｔｂｙｕｓｉｎｇｔｈｅｗａｖｅｌｅｔｔｈｒｅｓｈｏｌｄｉｎｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄ．Ｕｓｉｎｇｔｈｅｆｉｎｅ ｔｏ ｃｏａｒｓｅｍｅｔｈｏｄｔｏｒｅｆａｃｔｏｒａｌｌＩＭＦｓ，ｔｈｅｎＬＳＴＭｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｗａｓｕｓｅｄｔｏｐｒｅｄｉｃｔａｌｌｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ．ＴｈｅｐｒｅｄｉｃｔｅｄｒｅｓｕｌｔｓｂｙＬＳＴＭｗｅｒｅｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｉｎｔｏａｎｅｎｓｅｍｂｌｅｖａｌｕｅａｓｆｉｎａｌｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ．Ｅｍｐｉｒｉｃａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｏｄｅｌｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅｅｆｆｅｃｔｏｎｏｉｌｐｒｉｃｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｏｔｈｅｒｂｅｎｃｈｍａｒｋｍｏｄｅｌｓｉｎｌｅｖｅｌｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｎｄｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ ＬＳＴＭｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ　Ｅｎｓｅｍｂｌｅｅｍｐｉｒｉｃａｌｍｏｄｅｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ（ＥＥＭＤ）　ＷａｖｅｌｅｔｔｈｒｅｓｈｏｌｄｄｅｎｏｉｓｉｎｇＦｉｎｅ ｔｏ ｃｏａｒｓｅｍｅｔｈｏｄ　Ｏｉｌｐｒｉｃｅｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ０　引　言全球经济的发展和社会的稳定与国际原油市场价格波动相关联，原油作为全球经济市场上一种特殊的货物，其价格基本上由供需关系决定［１］，但是也容易受到一些不规则的事件影响，例如天气、库存水平、ＧＤＰ增长、政治因素，甚至是心理预期。