Ensemble of Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System Using Particle Swarm Optimization for Prediction of Crude Oil Prices

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F14%3A86095767" target="_blank" >RIV/61989100:27240/14:86095767 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/61989100:27740/14:86095767

Výsledek na webu

<a href="http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber=7086187" target="_blank" >http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber=7086187</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/HIS.2014.7086187" target="_blank" >10.1109/HIS.2014.7086187</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Ensemble of Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System Using Particle Swarm Optimization for Prediction of Crude Oil Prices

Popis výsledku v původním jazyce

Oil is the lifeblood of the global economy. Recently, oil prices have witnessed fluctuations and the prediction of oil prices has become a challenge for researchers. The aim of this research is to design a model that is able to predict the prices of crude oil with good accuracy. We used the daily data from 1999 to 2012 with 14 input factors to predict the price of West Texas Intermediate (WTI), which is a well-known benchmark. We propose an ensemble of Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System using a Particle Swarm Optimization algorithm for oil price prediction and the empirical results illustrate high performance and accurate results.

Název v anglickém jazyce

Ensemble of Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System Using Particle Swarm Optimization for Prediction of Crude Oil Prices

Popis výsledku anglicky

Oil is the lifeblood of the global economy. Recently, oil prices have witnessed fluctuations and the prediction of oil prices has become a challenge for researchers. The aim of this research is to design a model that is able to predict the prices of crude oil with good accuracy. We used the daily data from 1999 to 2012 with 14 input factors to predict the price of West Texas Intermediate (WTI), which is a well-known benchmark. We propose an ensemble of Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System using a Particle Swarm Optimization algorithm for oil price prediction and the empirical results illustrate high performance and accurate results.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

R - Projekt Ramcoveho programu EK

Rok uplatnění

2014

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

2014 14th International Conference on Hybrid Intelligent Systems, HIS 2014

ISBN

978-1-4799-7633-1

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

141 - 146

Název nakladatele

IEEE

Místo vydání

New York

Místo konání akce

Kuvajt

Datum konání akce

14. 12. 2014

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—