本文采用經驗模式分解（EMD）和BP_AdaBoost神經網絡對油價進行建模。 基于這兩種方法的優勢，我們通過使用它們來預測油價。 在一定程度上有效地提高了短期價格預測的準確性。 將該模型的預測結果與ARIMA模型，BP神經網絡和EMD-BP組合模型的結果進行比較。 實驗結果表明，EMD和BP_AdaBoost模型的均方根誤差（RMSE），平均絕對誤差（MAE），平均絕對百分比誤差（MAPE）和Theil不等式（U）均低于其他模型，并且組合模型具有更好的預測精度。