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日度布伦特原油价格数据

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简介:
日度布伦特原油价格数据提供每日更新的全球基准布伦特原油现货市场价格信息,涵盖历史趋势与实时报价分析。 布伦特原油价格的日度数据从1987年到2019年非常丰富,适合进行时间序列分析研究,希望能对大家有帮助。

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    日度布伦特原油价格数据提供每日更新的全球基准布伦特原油现货市场价格信息,涵盖历史趋势与实时报价分析。 布伦特原油价格的日度数据从1987年到2019年非常丰富,适合进行时间序列分析研究,希望能对大家有帮助。
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    简介:布伦特原油是一种重要的国际基准石油类型,主要产自北大西洋的北海区域。它被广泛用于定价全球大约二分之一的交易石油,并影响着能源市场的整体趋势。 Brent算法在JavaScript开发中的应用主要针对寻找全局最小值的问题,在数值计算和最优化领域尤为突出。该算法结合了二分搜索、黄金分割比例搜索以及倒数线性搜索等方法,以实现高效且稳定的函数极小值定位。 英国数学家Richard Brent于1973年提出这一算法,因其综合性与效率而在实际编程中广泛应用。在JavaScript环境中应用Brent算法通常包括以下步骤: 1. **初始化**:定义一个区间 `[a, b]` ,其中 `a` 和 `b` 分别是已知的下界和上界,并设定初始点 `x0`,通常是这个区间的中间值。 2. **黄金分割比例搜索**:采用黄金分割法将 `[a, b]` 区间分成两部分。如果函数在区间 `(a, (a + b) * 1.618)` 内的某个点达到极小值,则更新为新的搜索区间;否则,选择另一部分。 3. **二分搜索**:对新确定的区间再次使用二分法缩小范围,并根据设定精度停止迭代。 4. **倒数线性搜索**:每次完成二分后进行一次假设函数在当前区间 `[x_k, x_{k+1}]` 内为直线,通过解方程来预测下一个可能极小值的位置。 5. **重复迭代**:不断更新区间和估计的极小值点,直至满足预设精度或达到最大迭代次数为止。 Brent算法适用于多种场景下的最小化问题求解,在机器学习中的超参数调优及图形渲染优化中尤为有用。鉴于JavaScript语言特性(如动态类型、解释执行等),在实现过程中需注意性能优化以提升运行效率。 对于希望深入了解和应用该算法的开发者而言,研究相关源码能够提供宝贵的学习资源。这类代码通常包含示例函数、测试用例及文档说明,有助于加深理解并实际运用Brent算法解决复杂问题。
  • 期货月历史.csv
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    该文件包含了伦敦布伦特原油期货的历史价格数据,按月份记录,便于分析油价波动趋势及市场周期性变化。 原油期货历史数据涵盖了从1988年至2021年的月度数据,包括涨跌幅等相关指标。
  • 10资产.csv
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    本文件包含了十种不同资产的日度市场价格数据,适用于金融分析和投资策略研究。 这是我在视频中使用到的10个资产的价格数据表,欢迎下载。
  • 中石化当前查询 国内每更新 v1.0
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    中石化当前油价查询 国内每日油价更新 v1.0是一款提供中国石化最新油价信息的应用程序。用户可以随时查看各地实时油价,掌握最新的油价变动趋势,方便出行和规划预算。 全国每日油价查询支持的省份城市包括:安徽、北京、福建、甘肃、广东、广西、贵州、海南、河北、河南、黑龙江、湖北、湖南、吉林、江苏、江西、辽宁、内蒙古和宁夏,以及青海。
  • 中国各省市区汽历史记录(2012-2020)
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    本资料集收录了从2012年至2020年间,中国大陆各省市自治区每月汽油和柴油的价格记录,涵盖近9年的市场变化数据。 中国各省市汽油、柴油(包括89号、92号、95号)的月度和日度价格历史数据可以自己整理并制作成Excel版本。
  • EHL.zip_4A3_膜压力分膜厚
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    本研究探讨了油膜压力和厚度在不同条件下的分布特性,分析了它们对机械系统润滑效果的影响,并提供了优化设计建议。 该工具可以计算油膜厚度及压力分布,并且具有快速的计算速度和支持多参数输入的功能,在完成计算后会自动绘制出相应的分布图。
  • 微信小程序示例:今
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    今日油价是一款便捷实用的微信小程序,提供全国各大城市最新汽油、柴油价格查询服务,助您轻松了解油价动态。 微信小程序Demo:今日油价提供最新的油价信息查询功能。用户可以方便快捷地查看当前的汽油、柴油价格,并获取详细的油品介绍及最新政策资讯。该应用界面简洁友好,操作简便,适合各类人群使用。通过实时更新的数据源保证了信息的准确性和时效性,帮助车主更好地规划出行成本和选择合适的加油时间点。
  • 基于CEEMDAN-PSO-ELM的期货预测模型
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    本研究提出了一种结合CEEMDAN、PSO和ELM算法的新型原油期货价格预测模型。通过CEEMDAN分解数据,优化ELM参数,并利用PSO改进预测精度,以实现更准确的价格走势分析。 为了提高原油期货价格预测的准确性,本段落采用CEEMDAN分解算法与ELM极限学习机模型,并利用PSO粒子群优化算法对机器学习模型进行参数寻优,构建了CEEMDAN-PSO-ELM模型用于原油期货价格预测。首先,通过CEEMDAN算法将原始价格序列分解,然后使用Lempel-Ziv复杂度指数对分量进行重构以获得高频、中频和低频的重构分量,并应用PSO-ELM模型分别对其进行预测。在选取模型输入变量时采用PACF系数,最后汇总各分量预测结果形成最终预测值。实证研究结果显示,CEEMDAN-PSO-ELM模型相较于其他15种基准模型具有最佳的预测性能,并且通过MCS检验和DM检验进一步验证了该模型的稳健性。