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作者：秦青;苗坤霖;孙力帆;
单位：河南科技大学数学与统计学院;郑州轻工业大学计算机科学与技术学院;河南科技大学信息工程学院;
摘要：液化天然气价格序列的非线性和非平稳特征限制了传统模型的预测精度。为此构建“模态分解—序列重构—异质建模—误差修正”混合预测模型：采用变分模态分解将原始价格序列分解为多个模态，利用样本熵聚类重构为低频和中频子序列，分别运用ARIMA模型和集成注意力机制的GRU网络进行预测，最后引入XGBoost对残差进行二次修正。针对中国LNG日度出厂价格的单步滚动预测实验表明：该模型在所有对比实验中表现最优，相较最佳基准模型GRU-Attention, MAE降低44%,且Diebold-Mariano检验证实其预测优势具有显著性。消融分析验证了误差修正模块的有效性，不同市场情境下的测试进一步证明了模型的稳健性。
关键词：变分模态分解;;样本熵;;异质建模;;误差修正;;LNG价格预测
基金资助：国家自然科学基金项目(62271193);; 河南省研究生教育改革与质量提升工程项目(YJS2025AL50)
