【摘 要】
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随着大数据技术的发展， 新闻数据被应用于国际原油价格的预测， 但是目前缺乏对新闻数据影响程度和影响时长的研究. 为量化新闻影响衰减， 本文基于指数衰减和互信息提出了一种新闻影响力指数衰减时间序列的计算和择优方法. 为提高预测精度， 本文构建了基于差分进化优化算法的组合核函数支持向量回归预测模型， 实现了权重系数、核函数参数和回归模型参数的优化选取. 为评估方法的有效性， 本文选择了8个模型进行对比
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（71971122，71501101）； 江苏省研究生科研与实践创新计划资助项目（KYCX20-0940）；
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随着大数据技术的发展， 新闻数据被应用于国际原油价格的预测， 但是目前缺乏对新闻数据影响程度和影响时长的研究. 为量化新闻影响衰减， 本文基于指数衰减和互信息提出了一种新闻影响力指数衰减时间序列的计算和择优方法. 为提高预测精度， 本文构建了基于差分进化优化算法的组合核函数支持向量回归预测模型， 实现了权重系数、核函数参数和回归模型参数的优化选取. 为评估方法的有效性， 本文选择了8个模型进行对比研究. 实证结果表明: 本文设计的新闻影响力指数衰减时间序列计算方法提高了新闻指数与原油价格的相关性， 有利于提升原油价格的预测精度; 本文设计的预测模型具有较好的预测精度， 验证集的平均绝对百分比误差为1.53%， 优于对比模型.
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