本文關鍵詞：基于EMD-BP神經(jīng)網(wǎng)絡方法的鈾資源產(chǎn)品價格預測研究，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,環(huán)境上清潔的新能源,遠遠比煤炭等傳統(tǒng)能源具有更大的經(jīng)濟及環(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)濟的能源必將得到更加深入及廣泛的應用。而鈾礦作為核能的物質(zhì)基礎,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)品價格走勢對我國在國際市場上進行鈾資源產(chǎn)品的購買時機的決策具有重要的參考價值。本文根據(jù)鈾資源產(chǎn)品的價格波動特性,經(jīng)過EMD方法分解數(shù)據(jù)信號后,應用BP神經(jīng)網(wǎng)絡方法對其價格進行預測。在借鑒前人利用EMD方法對價格序列信號進行分解及利用人工智能預測方法的基礎上,著重于鈾資源產(chǎn)品價格的預測,探討預測方法的科學性。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)外的相關研究做了闡述,還分別介紹了時間序列預測方法國內(nèi)外的研究狀況、EMD方法(經(jīng)驗模態(tài)分解方法)及BP神經(jīng)網(wǎng)絡。最后主要是對EMD算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡的組合方法進行簡介。第二部分實證部分,此處包括第四至第五章,分別做了三個實證分析:第一個分析是通過經(jīng)驗模態(tài)分解方法對價格信號進行模態(tài)分解,根據(jù)模態(tài)分解后的本征函數(shù)序列及殘差項序列的特征對天然鈾價格的波動特征進行研究。。第二個實證是傳統(tǒng)線性回歸模型預測的適應性檢驗,為EMD-BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測方法提供一個科學性的比較。最后一個實證分析是基于EMD-BP神經(jīng)網(wǎng)絡方法的鈾資源價格預測,主要利用的是分解后的本征模態(tài)函數(shù)對原序列進行平緩處理后,運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡方法對短期內(nèi)的鈾資源產(chǎn)品價格進行預測。第三部分結(jié)論部分,主要是在第六章,是根據(jù)實證研究結(jié)果得出本文的主要結(jié)論及對此項研究進行展望。本文的創(chuàng)新點為:(1)將EMD方法及BP神經(jīng)網(wǎng)絡方法結(jié)合起來對鈾價格進行預測研究在國內(nèi)尚屬首次,雖然有學者利用過支持向量機、BP神經(jīng)網(wǎng)絡等方法對該產(chǎn)品進行價格預測,但是使用EMD方法先對數(shù)據(jù)進行平滑處理后再利用人工智能方法進行鈾資源產(chǎn)品價格預測仍屬首次。(2)現(xiàn)代智能的預測方法對非平穩(wěn)、非線性數(shù)據(jù)的預測處理要遠遠優(yōu)于傳統(tǒng)的線性方法,而進一步利用EMD方法對數(shù)據(jù)進行平緩預處理,可以使得其預測精確度比單單使用現(xiàn)代智能方法進行預測要高的多,這對我國企業(yè)掌握在國際市場進行天然鈾買賣的時機提供了有利的參考。
【關鍵詞】：鈾資源產(chǎn)品 EMD模態(tài)分解方法 BP神經(jīng)網(wǎng)絡 價格預測
【學位授予單位】：東華理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：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)新點及不足13-16
• 1.3.1 文章的創(chuàng)新點13-14
• 1.3.2 文章的不足14-16
• 2 時間序列預測方法的國內(nèi)外研究發(fā)展概況16-20
• 2.1 簡單的線性預測方法16-17
• 2.2 一般的非線性預測方法17-18
• 2.3 現(xiàn)代人工智能預測方法18-20
• 3 EMD-BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測方法20-28
• 3.1 EMD(經(jīng)驗模態(tài)分解)理論20-21
• 3.1.1 經(jīng)驗模態(tài)分解理論20
• 3.1.2 EMD算法20-21
• 3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測方法的相關理論21-26
• 3.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡簡介21-22
• 3.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理22-23
• 3.2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡在價格預測中的適用性23-24
• 3.2.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的學習過程24-26
• 3.4 EMD-BP方法結(jié)合應用的實現(xiàn)26-28
• 4 基于EMD方法的天然鈾價格波動特征分析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)驗模態(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)絡方法的鈾資源價格預測38-46
• 5.1 預測數(shù)據(jù)的非平穩(wěn)性檢驗38-39
• 5.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型構(gòu)建39-41
• 5.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡及輸出神經(jīng)元的確定39
• 5.2.2 網(wǎng)絡層數(shù)的確定39-40
• 5.2.3 隱含層節(jié)點數(shù)40
• 5.2.4 網(wǎng)絡隱層參數(shù)的確定40-41
• 5.3 網(wǎng)絡程序的設計41
• 5.4 網(wǎng)絡的訓練過程與結(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 本文的改進建議47
• 6.4 本文的工作展望47-50
• 致謝50-52
• 參考文獻52-56
• 附錄A56-57
• 附錄B57-58
• 附錄C58-60
• 附錄D60-61
• 攻讀碩士學位期間的主要科研活動和成果61

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

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