1.预测未来油价改用什么数学建模模型
今年以来，大部分的成品油调价都是上调的，所以能够下调价格都有点让人喜出望外。从成品油价格的调整机制来看，相关部门会根据国际市场原油价格来调整成品油的价格，调价周期是10个工作日，而当国际市场原油价格在40—130美元之间运行时，国内成品油价格该涨就涨，该降就降。就现在国际市场原油价格而言，处在2014年左右的价格位置，并处于上升通道趋势，所以猜测成品油价格短期内不会下降。
1、成品油的价格受原油价格影响，而原油价格受国际各国供需方的影响。
只要国际市场原油价格不下降，所以成品油价格也不会下降，而国际原油价格还得看几个产油国和消费国的行情。
从几个产油国来看，分别是美国、沙特阿拉伯、俄罗斯、加拿大等。而美国自产自销还需要进口，俄罗斯处在和乌克兰的冲突中，所以提高产量看得看沙特阿拉伯等欧佩克产油国的生产，也只有石油产量上升，才会有国际原油价格的下降。
我国乃至世界各国，随着疫情的复苏，经济的发展和需求，对原油的需求和依赖是离不开的，而且还会有不断提升的趋势，随意原油价格一定程度很难下降，从而成品油也很难下降。
2、国内的原油进口量来看，对原油的需求旺盛促使对成品油价格的很难明显下降。
我国的原油进口量从2001年的0.6亿吨左右到现在的5亿吨左右，预计将在2030年达到7亿吨左右。这么庞大的进口量和需求量，很难使得原油价格的下降，也很难使得成品价格下降。
如果随着新能源的代替和大规模使用，促使对原油的依赖大幅下降，相信也有可能使得成品油价格的下降。
3、从国内成品油价格调整机制来看，油价也不会再大幅上升。
成品油的定价机制，当国际原油价格接触到40—130美元的上下天花板时，成品油价格不会再调整。对比现在国际原油价格110美元左右，往上涨的空间还有一定，但是对于国内成品油价格而言，已经快接近天花板了，所以价格很难再大幅提升。
作为拥有油车的消费者而言，还是希望油价下降的。毕竟当年300元就可以加满一箱油，就现在而言，加满一箱油需要接近500元左右，还是有点心痛的。
预测未来油价改用什么数学建模模型
国际形势稳定时。
当国内的汽油价格已飙升到十块钱每升，国际油价也在悄咪咪的上涨中，每桶150美元的高价创下新高。这不仅影响着众多行业的发展，还使得部分行业生产产品的制作成本加大。
以目前的情况来看，国际原油价格持续上涨的过程中，最容易实现销量突破的行业为新能源汽车。新能源汽车最大的优势是不使用燃油，却需要智障的电能。反观多家新能源汽车制造公司，纷纷推出性价比高的产品，从而抢占燃油汽车市场。可是已经购买燃油汽车的消费者更关心油价下跌，然而，暂时油价下跌的概率较小。
国际形势稳定或国际原油贸易稳定时，或许原油价格趋于稳定或下跌虽然部分原油贸易大国依然保持着稳定的原油产量，但是国际形势变得相当不稳定，欧盟多个国家宣布禁止进口俄罗斯石油。这显然导致石油价格与石油市场发生很大的变动，原油价格持续上升，考验的是多个国家的应对能力。
此外，国际原油贸易变得非常稳定时，多个国家以有好的状态完成石油贸易，石油价格才会出现稳定下跌的可能性。只不过原油价格下跌是一个循序渐进的过程，就像原油价格上涨分为多个阶段。良好的国际贸易环境造就稳定发展的贸易状态，从而导致多个国家在大宗商品贸易和普通商品贸易方面进行深入合作，价格相对稳定。
燃油汽车使用大量的燃油或柴油，价格上升之后，便会对部分家庭造成实质性的影响。反观欧洲多个国家，居民无法享受充足石油，价格越来越高，燃油汽车成为摆设。尽管官方可以寻找新的合作方，但是居民已经受影响。
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、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。
