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研究石油价格优化预测问题,石油价格具有严重的非线性和因子难以精确确定,传统预测算法只能对石油价格线性关系进行,导致预测精度低。为提高石油价格预测精度,提出一种基于投影寻踪和神经网络算法的石油价格预测模型。首先根据相关研究选择石油价格影响因子,然后利用投影寻踪算法对影响因子进行筛选,将其得到因子作为BP神经网络输入变量节点,建立石油价格预测模型。仿真结果证明,改进算法能够很好地反映石油价格波动趋势,提高了石油价格的预测精度,为石油价格预测提供了一种高精度预测工具。