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Oil Price Forecasting Based on EMD and BP_AdaBoost Neural Network

机译：基于EMD和BP_AdaBoost神经网络的油价预测

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Empirical mode decomposition (EMD) and BP_AdaBoost neural network are used in this paper to model the oil price. Based on the benefits of these two methods, we predict the oil price by using them. To a certain extent, it effectively improves the accuracy of short-term price forecasting. Forecast results of this model are compared with the results of the ARIMA model, BP neural network and EMD-BP combined model. The experimental result shows that the root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), mean absolute percentage error (MAPE) and Theil inequality (U) of EMD and BP_AdaBoost model are lower than other models, and the combined model has better prediction accuracy.
机译：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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