Selection of Machine Learning Models for Oil Price Forecasting: Based on the Dual Attributes of Oil

Table 8

Errors of benchmark and variant model.

	FWTI		SWTI
	MAE	RMSE	MAE	RMSE
Panel A
PCA-RNN	0.0595	0.0703	0.0600	0.0723
MDS-RNN	0.0494	0.0626	0.0649	0.0794
LLE-RNN	0.0344	0.0442	0.0323	0.0419
RNN	0.0844	0.0982	0.0845	0.0969
Panel B
PCA-LSTM	0.1428	0.1649	0.1269	0.1461
MDS-LSTM	0.0798	0.1016	0.0929	0.1126
LLE-LSTM	0.0494	0.0636	0.0448	0.0587
LSTM	0.0905	0.1118	0.0956	0.1157
Panel C
PCA-BP	0.0830	0.1028	0.0694	0.0864
MDS-BP	0.1438	0.1858	0.1008	0.1256
LLE-BP	0.0495	0.0621	0.0495	0.0622
BP	0.1247	0.1509	0.1499	0.1734
Panel D
PCA-SVM	0.3071	0.3634	0.2917	0.3578
MDS-SVM	0.3010	0.3602	0.2958	0.3686
LLE-SVM	0.2719	0.3600	0.2755	0.3679
SVM	0.2784	0.3496	0.2807	0.3529