【摘要】：由于國(guó)際鈾資源價(jià)格時(shí)間序列數(shù)據(jù)的非線性性與非平穩(wěn)性,使用單一的預(yù)測(cè)模型很難捕捉到其綜合趨勢(shì)。為了進(jìn)一步提高模型的預(yù)測(cè)精度,建立了基于差分自回歸移動(dòng)平均(ARIMA)和支持向量機(jī)SVM的組合預(yù)測(cè)模型,并用PSO算法對(duì)SVM模型中的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。將該方法應(yīng)用于實(shí)際鈾資源價(jià)格預(yù)測(cè),并與單一的ARIMA模型和SVM模型進(jìn)行比較。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該組合預(yù)測(cè)模型實(shí)現(xiàn)了對(duì)鈾資源價(jià)格數(shù)據(jù)更為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。
[Abstract]:Because of the non-linearity and non-stationarity of the international uranium resource price time series data, it is difficult to capture its comprehensive trend by using a single prediction model. In order to further improve the prediction accuracy of the model, a combined prediction model based on differential autoregressive moving average (ARIMA) and support vector machine SVM is established, and the parameters in the SVM model are optimized by PSO algorithm. This method is applied to the actual uranium resource price prediction and compared with the single ARIMA model and the SVM model. The simulation results show that the combined prediction model achieves more accurate prediction of uranium resource price data.
【作者單位】： 東華理工大學(xué)理學(xué)院;
【基金】：江西省自然科學(xué)基金(No.20114BAB201022) 江西省高校人文社科研究項(xiàng)目(No.GL1202) 東華理工大學(xué)研究生創(chuàng)新基金(No.DHYC2014017)
【分類號(hào)】：F416.1;TP18

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