本文關(guān)鍵詞：基于EMD-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的鈾資源產(chǎn)品價(jià)格預(yù)測研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：核能作為一種技術(shù)上成熟,成本上廉價(jià),環(huán)境上清潔的新能源,遠(yuǎn)遠(yuǎn)比煤炭等傳統(tǒng)能源具有更大的經(jīng)濟(jì)及環(huán)保優(yōu)勢。因此,隨著社會的不斷發(fā)展,核能作為一種即清潔又經(jīng)濟(jì)的能源必將得到更加深入及廣泛的應(yīng)用。而鈾礦作為核能的物質(zhì)基礎(chǔ),它對核能發(fā)展的重要程度就不言而喻。隨著我國核能發(fā)展規(guī)模的不斷擴(kuò)大,國內(nèi)鈾礦的儲量是否能滿足未來核能的發(fā)展成為一個嚴(yán)峻的問題。在此背景下,我國對鈾資源的需求就會越來越依賴國際市場,因此研究鈾資源產(chǎn)品價(jià)格走勢對我國在國際市場上進(jìn)行鈾資源產(chǎn)品的購買時機(jī)的決策具有重要的參考價(jià)值。本文根據(jù)鈾資源產(chǎn)品的價(jià)格波動特性,經(jīng)過EMD方法分解數(shù)據(jù)信號后,應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對其價(jià)格進(jìn)行預(yù)測。在借鑒前人利用EMD方法對價(jià)格序列信號進(jìn)行分解及利用人工智能預(yù)測方法的基礎(chǔ)上,著重于鈾資源產(chǎn)品價(jià)格的預(yù)測,探討預(yù)測方法的科學(xué)性。本文主要包括三個部分,有六個章節(jié)。第一部分理論部分,主要分布在第一、二、三章節(jié),本部分除了對選題依據(jù)、背景及國內(nèi)外的相關(guān)研究做了闡述,還分別介紹了時間序列預(yù)測方法國內(nèi)外的研究狀況、EMD方法(經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法)及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。最后主要是對EMD算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合方法進(jìn)行簡介。第二部分實(shí)證部分,此處包括第四至第五章,分別做了三個實(shí)證分析:第一個分析是通過經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法對價(jià)格信號進(jìn)行模態(tài)分解,根據(jù)模態(tài)分解后的本征函數(shù)序列及殘差項(xiàng)序列的特征對天然鈾價(jià)格的波動特征進(jìn)行研究。。第二個實(shí)證是傳統(tǒng)線性回歸模型預(yù)測的適應(yīng)性檢驗(yàn),為EMD-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法提供一個科學(xué)性的比較。最后一個實(shí)證分析是基于EMD-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的鈾資源價(jià)格預(yù)測,主要利用的是分解后的本征模態(tài)函數(shù)對原序列進(jìn)行平緩處理后,運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對短期內(nèi)的鈾資源產(chǎn)品價(jià)格進(jìn)行預(yù)測。第三部分結(jié)論部分,主要是在第六章,是根據(jù)實(shí)證研究結(jié)果得出本文的主要結(jié)論及對此項(xiàng)研究進(jìn)行展望。本文的創(chuàng)新點(diǎn)為:(1)將EMD方法及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法結(jié)合起來對鈾價(jià)格進(jìn)行預(yù)測研究在國內(nèi)尚屬首次,雖然有學(xué)者利用過支持向量機(jī)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法對該產(chǎn)品進(jìn)行價(jià)格預(yù)測,但是使用EMD方法先對數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理后再利用人工智能方法進(jìn)行鈾資源產(chǎn)品價(jià)格預(yù)測仍屬首次。(2)現(xiàn)代智能的預(yù)測方法對非平穩(wěn)、非線性數(shù)據(jù)的預(yù)測處理要遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于傳統(tǒng)的線性方法,而進(jìn)一步利用EMD方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行平緩預(yù)處理,可以使得其預(yù)測精確度比單單使用現(xiàn)代智能方法進(jìn)行預(yù)測要高的多,這對我國企業(yè)掌握在國際市場進(jìn)行天然鈾買賣的時機(jī)提供了有利的參考。
【關(guān)鍵詞】：鈾資源產(chǎn)品 EMD模態(tài)分解方法 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 價(jià)格預(yù)測
【學(xué)位授予單位】：東華理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F426.23;F764.1;TP183
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 縮略語說明11-12
• 1 緒論12-16
• 1.1 選題背景與研究意義12-13
• 1.1.1 選題背景12
• 1.1.2 選題意義12-13
• 1.2 研究思路、研究方法13
• 1.3 可能的創(chuàng)新點(diǎn)及不足13-16
• 1.3.1 文章的創(chuàng)新點(diǎn)13-14
• 1.3.2 文章的不足14-16
• 2 時間序列預(yù)測方法的國內(nèi)外研究發(fā)展概況16-20
• 2.1 簡單的線性預(yù)測方法16-17
• 2.2 一般的非線性預(yù)測方法17-18
• 2.3 現(xiàn)代人工智能預(yù)測方法18-20
• 3 EMD-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法20-28
• 3.1 EMD(經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解)理論20-21
• 3.1.1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解理論20
• 3.1.2 EMD算法20-21
• 3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法的相關(guān)理論21-26
• 3.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介21-22
• 3.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理22-23
• 3.2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在價(jià)格預(yù)測中的適用性23-24
• 3.2.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程24-26
• 3.4 EMD-BP方法結(jié)合應(yīng)用的實(shí)現(xiàn)26-28
• 4 基于EMD方法的天然鈾價(jià)格波動特征分析28-38
• 4.1EMD分解過程28-31
• 4.1.1 數(shù)據(jù)來源28
• 4.1.2 EDM經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解28-31
• 4.2 EMD分解結(jié)果分析31-35
• 4.2.1 長期趨勢32-33
• 4.2.2 重大事件影響33-35
• 4.2.3 短期市場不均衡35
• 4.3 本章小結(jié)35-38
• 5 基于EMD-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的鈾資源價(jià)格預(yù)測38-46
• 5.1 預(yù)測數(shù)據(jù)的非平穩(wěn)性檢驗(yàn)38-39
• 5.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建39-41
• 5.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及輸出神經(jīng)元的確定39
• 5.2.2 網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的確定39-40
• 5.2.3 隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)40
• 5.2.4 網(wǎng)絡(luò)隱層參數(shù)的確定40-41
• 5.3 網(wǎng)絡(luò)程序的設(shè)計(jì)41
• 5.4 網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程與結(jié)果分析41-44
• 5.5 本章小結(jié)44-46
• 6 結(jié)論及展望46-50
• 6.1 本文研究成果46
• 6.2 本文的創(chuàng)新之處46-47
• 6.3 本文的改進(jìn)建議47
• 6.4 本文的工作展望47-50
• 致謝50-52
• 參考文獻(xiàn)52-56
• 附錄A56-57
• 附錄B57-58
• 附錄C58-60
• 附錄D60-61
• 攻讀碩士學(xué)位期間的主要科研活動和成果61

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本文編號：253814