油价预测未来油价走势分析_油价预测未来油价

还会上涨。根据查询闽南网显示，截止2024年03月25日，国内油价已连续一周维持上涨，油价调整周期过半，下个月初，油价或将再面临上涨，由于上周油价搁浅调整，油价还是之前2连涨的价格，后期会在4月1日进行的新一轮油价调整，油价大幅上涨，这让油价再创2024年的新高价。随着全球经济的复苏和原油市场的波动，国内油价再次成为公众关注的焦点，油价上涨除了对车主的影响外，油价上涨还会对物流、运输等行业产生较大影响，这些行业对燃油的依赖程度较高，油价上涨将直接导致运营成本的增加，为了应对油价上涨带来的压力，一些物流公司会选择提高运费，还会增加整个社会的物流成本。

建议用BP神经网络，并且结合主成分分析法。

一些常用的方法，比如多元回归和时间序列方法构建价格预测模型，是一种典型的线性预测模型，能够预测价格变化的线性关系，对中长期预测具有一定的局限性。

神经网络是一种智能预测方法，需要对对象建立准确的数学模型，能够准确描述对象的特征，具有学习能力强、并行处理等特点，在复杂系统等领域的建模中得到了广泛的应用，也为石油价格预测提供了思路。但是由于影响石油价格的因子比较多，且数据中含有噪声，直接用神经网络学习收敛速度慢，且预测精度低，因此需要对石油价格影响因子预处理。针对石油价格变化的特点，提出一种基于主成分分析和BP神经网络的石油价格预测模型。该模型用定性分析选择出影响因子，再利用主成分分析方法对石油价格影响因子进行筛选，选取最主要的几个影响因素，最后通过神经网络能够逼近非线性连续函数的能力对石油价格进行预测，从而实现了石油价格的准确预测。

价格的预测过程

BP神经网络的预测过程如下：

1、收集石油价格以及影响因子，并获取相关数据。

2、对石油价格影响因子进行主成分分析，并筛选出贡献率大的主成分。

3、将石油价格数据分为训练样本和预测样本。

4、用BP神经网络对训练样本进行训练，并找出模型的最优参数。

5、利用最有参数建立BP神经网络预测模型，对预测样本进行预测。