典型文献
记忆性特征驱动的成品油价格预测研究
文献摘要：
为使成品油企业能够合理地进行生产、销售和库存决策,必须要先对成品油的市场价格做出准确的预测.然而,成品油价格由于受产销存等多种因素影响,使得成品油价格预测十分困难.为此,根据成品油价格数据自身的记忆性特征,文章构建了一个记忆性特征驱动的分解集成预测模型,并采用两种常见的成品油种——93#汽油和0#柴油的价格数据来验证该模型的有效性.实证结果证实基于记忆性特征驱动的分解集成预测模型能够获得比单模型更好的预测效果,表明该模型可作为预测类似成品油价格这种具有记忆性特征序列的有效工具.
文献关键词：
记忆性特征;分解集成预测;成品油价格;机器学习;价格预测
中图分类号：
作者姓名：
张金岱
作者机构：
哈尔滨工程大学经济管理学院,哈尔滨150001
文献出处：
引用格式：
[1]张金岱-.记忆性特征驱动的成品油价格预测研究)[J].系统科学与数学,2022(05):1300-1313
A类：
93#
B类：
记忆性特征,成品油价格,价格预测,预测研究,库存决策,市场价格,产销,十分困难,分解集成预测模型,汽油,0#,柴油,单模,特征序列
AB值：
0.147987
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