预测油价-预测油价将继续大幅上涨?

国内成品油零售价“第15轮”调整将于下周二晚上(8月9日24时)开启，预测本轮油价或将要下降啦!

当前8个工作日统计，原油变化率为-0.99%，预测折算后为60元/吨，已冲破搁浅线，下调为0.04-0.05元/升。才刚超过下调线10元/吨，还得注意变动，随时有搁浅可能(不超过50元/吨，不做调整)，所以还得持续关注!

8月6日，第8个工作日，预测累计下调幅度为60元/吨，折算下调为0.04-0.05元/升，加满50升将节省2.5元，调整时间为：2022年8月9日24时。

5日国际油价小幅上涨本周美油累跌超9%

国际油价在周五止跌反弹，美油和布油价格小幅上涨不到1%。但受到美国油品库存超预期增加、需求下降的数据影响，本周美油累计下跌9.74%，布油累计下跌8.7%，双双创下今年4月以来的最大单周跌幅。

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，直接采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。该模型采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、采用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。