基于异常值校正与自适应误差补偿策略的原油价格集成预测系统研究

本文推荐：该研究创新性地构建了集成异常值校正(HF)与自适应误差补偿策略的原油价格预测系统(DMEAI)，包含数据预处理(D)、多模型预测(M)、集成建模(E)、自适应纠错(A)和可解释分析(I)五大模块。系统通过长短期记忆网络(LSTM)、门控循环单元(GRU)等深度学习模型融合，实现均方根误差(RMSE)降低11.53%，为能源政策制定提供高透明度决策支持。

　　

Highlight亮点

(a) 开发了融合异常值校正与自适应误差补偿策略的原油价格集成预测系统，填补了该领域在异常值预处理和误差动态修正方面的空白。实验证明，该系统在布伦特(Brent)和西德克萨斯中质原油(WTI)数据集上均优于现有模型。

(b) 从数据维度提升预测性能：通过汉佩尔滤波器(HF)构建数据预处理模块，有效消除原始价格序列中异常值的干扰，相比传统分解方法(如变分模态分解VMD)更精准地改善了建模数据质量。

(c) 模型结构创新：突破传统堆叠(stacking)或优化加权方法的局限，设计基于多层感知机(MLP)、极限学习机(ELM)、卷积神经网络(CNN)等差异化子模型的集成架构，计算复杂度更低且预测性能超越所有单体子模型。

(d) 首创自适应误差补偿策略：首次在原油预测中提出"是否纠错"的决策机制，通过误差序列分析动态触发补偿方案，解决了传统方法盲目修正误差的弊端。

(e) 增强系统可解释性：基于沙普利加和解释(SHAP)方法，从全样本角度解析子模型贡献度，为决策者提供透明的预测依据和能源市场风险洞察。

Conclusions结论

原油价格预测对经济、金融和能源领域至关重要。本研究提出的集成预测系统(DMEAI)通过五大模块协同作用，显著提升了价格波动预测的准确性（平均RMSE达3.0810）。系统创新性地将汉佩尔滤波器(HF)应用于异常值校正，并采用自适应策略动态处理预测误差，为全球能源市场的稳定和可持续发展提供了可靠的决策支持工具。未来研究可进一步探索该系统在天然气、电力等能源商品预测中的迁移应用潜力。