發(fā)布時間：2018-10-09 15:06

【摘要】：針對國際鈾資源價格預測問題,提出一種基于經驗模式分解(EMD)、相空間重構(PSR)和極限學習機(ELM)的非線性組合預測方法.首先通過EMD分解,將原始價格序列分解為若干固有模態(tài)分量(IMF),按頻率高低將各IMF分組疊加成3個新序列;然后在重構相空間的基礎上構建不同的ELM模型,分別對各IMF序列進行預測;最后對預測結果進行合成.將該方法應用于實際鈾資源價格預測,并與徑向基神經網絡(RBF)方法及單獨ELM方法進行比較,仿真結果表明該方法預測精度有明顯的提高.
[Abstract]:To solve the problem of international uranium resource price prediction, a nonlinear combination forecasting method based on empirical mode decomposition (EMD),) phase space reconstruction (PSR) and extreme learning machine (ELM) is proposed. By EMD decomposition, the original price sequence is decomposed into several inherent modal components (IMF), each IMF group is superposed into three new sequences according to frequency, and then different ELM models are constructed on the basis of reconstructing phase space. Each IMF sequence is predicted, and the prediction results are synthesized. The method is applied to the prediction of actual uranium resource price, and compared with the radial basis function neural network (RBF) method and the single ELM method. The simulation results show that the prediction accuracy of this method is obviously improved.
【作者單位】： 江南大學數字媒體學院;東華理工大學理學院;
【基金】：江西省自然科學基金項目(20114BAB201022) 江西省高校人文社會科學研究項目(GL1202) 教育部人文社會科學研究青年基金項目(12YJC630298)
【分類號】：TD983

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2259782