深度学习+EMD在原油价格预测中的应用分析

资源摘要信息: 本资源是一份关于Python代码的讲解，涉及多种先进的数据处理和预测模型的综合应用，重点在于使用CEEMDAN（Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise）和各种深度学习方法来预测WTI（West Texas Intermediate）原油价格。该预测模型利用时间序列分析方法，结合了EMD（Empirical Mode Decomposition）及其变种方法，对数据进行分解和重构，以提高预测的准确性。 数据集方面，使用的是WTI原油价格预测数据集，时间跨度为2018年3月26日至2023年2月28日，数据集按照8:2的比例划分为训练集和测试集，以评估模型的预测效果。数据标准化处理采用的是MinMaxScaler方法，这是一个线性变换，将原始数据缩放到[0,1]区间内。 模型评估方面，使用了多种指标来衡量预测性能，包括MAE（Mean Absolute Error，平均绝对误差）、MSE（Mean Squared Error，均方误差）、MAPE（Mean Absolute Percentage Error，平均绝对百分比误差）、RMSE（Root Mean Squared Error，均方根误差）和R²（R-squared，决定系数）。这些指标能够从不同的角度反映预测模型对实际数据的拟合程度。 标签中列出了python、软件/插件、lstm、cnn、rnn，这表明资源中包含对这些技术的讲解。具体来说： - LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的RNN（Recurrent Neural Network，循环神经网络），适合处理和预测时间序列数据中的重要事件。 - CNN（Convolutional Neural Network，卷积神经网络）主要应用于图像数据的处理，但也可用于时间序列数据。 - RNN（Recurrent Neural Network，循环神经网络）是处理序列数据的基础模型，能够捕捉时间序列数据中的时间依赖性。 - MLP（Multilayer Perceptron，多层感知机）是神经网络的一种，用于分类和回归任务。 - SVR（Support Vector Regression，支持向量回归）是支持向量机在回归问题中的应用，用于函数拟合。 最后，资源中还包括一个名为“配套PPT.pptx”的文件，这可能是一个演示文稿，用以辅助说明和解释Python代码的使用方法和预测模型的构建过程。此外，“9.多个机器学习+EMD分解”表明资源中可能还包含了其他机器学习算法与EMD分解方法结合的案例研究。 综合以上信息，资源内容不仅覆盖了多种机器学习和深度学习模型的理论知识，还包括了它们在实际预测任务中的应用。尤其对于金融时间序列预测感兴趣的读者，该资源将是一个宝贵的参考资料。