【摘 要】
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原油产量预测系统受环境因素、科技水平因素、国家政策以及其他因素的影响,与国家的经济、军事和进口政策的制定关系匪浅.密切关注我国原油产量,探索其下降的原因,并进行合理
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原油产量预测系统受环境因素、科技水平因素、国家政策以及其他因素的影响,与国家的经济、军事和进口政策的制定关系匪浅.密切关注我国原油产量,探索其下降的原因,并进行合理预测以规避潜在的不利影响.原油产量数据具有非线性、不平稳的特点,精准预测的难度较大.为了提高预测的精度,这里提出了VMD-BPNN组合模型.在实证分析中,通过变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)将我国原油产量月度数据分解为K个分量及残差项,接着对K+1个分量分别使用BP神经网络进行预测,将得到的预测结果加总起来作为VMD-BPNN组合模型的最终预测值.根据三种评价标准,VMD-BPNN组合模型预测的效果比单个BP神经网络和EEMD-BPNN组合模型的好.由于VMD算法需要预先设定好K值,这里根据集合经验模态分解(Ensamble Empirical Mode Decomposition,EEMD)结果中的模态数来确定VMD的K值.
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