油价未来预测_未来油价下跌

随着国际形势不断的变化，国际油价已经开始暴跌，已经呈现出三个月内以最低点的状态呈现给市场。而未来油价的变化也是会逐渐降低，然后在过了一段时间之后就会回转。原因就在于世界形势就目前而言是很有挑战性的，并且世界各区国家与国家之间的竞争与争端都是存在的，这样就会直接导致国际油价暴跌，然而未来的油价也会随着国家与国家之间的紧密合作而升高。

一、未来的油价会变低，但也会随着时间的改变而增高。

对于国际油价来说是很多股民朋友所关心的问题，因为国际油价的上涨与下跌时刻影响着股民的股票，纵观如今的世界形势，特别是一些石油大国已经出现了一些非必要的争端，同时世界形势的变化也让国际油价呈现出一种暴跌的现象，所以这就会直接导致未来的油价下降，但是这种下降并不是永久的，而会随着时间的推移，世界形势由坏变为好，所以未来的油价也会在降低一段时间之后逐步上升。二、国际油价与世界形势息息相关

要知道现在的国际形势是非常不稳定的，要知道很多国家目前正在发生的各种争端，而这种争端往往就会影响国际油价，再加上疫情因素的影响，导致很多家庭并没有使用汽车，而在这种情况下燃油的用量就较小，这样也会直接导致国际油价下降。不过国际油价的下降和上涨都会跟着国际形势以及当前的疫情形势来进行一个涨幅。三、总结

总的来说，国际油价已经呈现出暴跌的形态，但对于消费者来说这是一件好事，毕竟油价的下调能够最大程度的为车主节约一定的燃油经济，但是对于那些股民朋友来说这是一个不好的消息，因为国际油价这么暴跌，那么股民抛出股票也不好，购进股票同样也不好，只有等到市场回暖之后才敢进行下一步。

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。