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本文采用经验模式分解(EMD)和BP_AdaBoost神经网络对油价进行建模。 基于这两种方法的优势,我们通过使用它们来预测油价。 在一定程度上有效地提高了短期价格预测的准确性。 将该模型的预测结果与ARIMA模型,BP神经网络和EMD-BP组合模型的结果进行比较。 实验结果表明,EMD和BP_AdaBoost模型的均方根误差(RMSE),平均绝对误差(MAE),平均绝对百分比误差(MAPE)和Theil不等式(U)均低于其他模型,并且组合模型具有更好的预测精度。
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