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基于优化的无偏灰色模型的铝价格行情预测 被引量:3

Application of optimal unbiased grey-forecasting model in aluminum price quotation prediction
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摘要 为了对铝价格行情进行科学的预测,构建优化的无偏灰色模型模拟其变化趋势.首先建立无偏灰色预测模型,并推导出它的求解公式;再对其背景参数进行优化;然后根据2010年10月至2011年6月上海现货铝价格数据,采用优化的无偏灰色模型进行模拟预测,最后将其预测结果与传统的GM(1,1)模型和无偏灰色模型进行误差比较分析.结果表明优化的无偏灰色模型消除了传统GM(1,1)模型本身固有的偏差,模拟和预测的精度较高,分析结果可靠.预测数据说明我国铝现货价格整体上呈上升趋势,与我国经济建设对铝的需求持续增长的现状相符. In order to make the scientific prediction on aluminum prices,the optimal unbiased grey model was constructed to simulate the change trend of aluminum price.Firstly,the unbiased grey prediction model was established and the solving formula was derived.Then the background parameters of the model were optimized.Secondly,on the basis of the Shanghai spot aluminum price data during October 2010 and June 2011,the optimal unbiased grey model was used to simulate and predict the trend.Finally,the error comparative analysis was made with the traditional GM(1,1) model and unbiased grey model.The results show that the optimal unbiased gray model eliminates the inherent bias of the GM(1,1) model and the simulation and prediction accuracy is relatively high,the analysis results are reliable.The prediction shows that Chinese aluminum spot price rises in general,which is consistent with continued growth demand of aluminum for Chinese modernization construction.
出处 《湖南科技大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2012年第2期26-31,共6页 Journal of Hunan University of Science And Technology:Natural Science Edition
基金 国家自然科学基金资助项目(50774092) 国家自然科学基金青年基金资助项目(51104178) 全国优秀博士论文专项资金资助项目(200449) 湖南省博士生科研创新项目(CX2010B046)
关键词 无偏灰色模型 优化的无偏灰色模型 GM(1 1)模型 铝价格行情 预测 unbiased grey model optimal unbiased grey model GM(1,1) model aluminum price quotation prediction
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参考文献12

  • 1杨珊,陈建宏,杨海洋,刘霁,永学艳.基于Xpress-MP堆积型铝土矿堆场配矿优化研究[J].金属矿山,2010,39(3):9-11. 被引量:8
  • 2Ramos J L M, Expósito A G, Santos J M R, et al. Influence of ANN-based market price forecasting uncertaintyon optimal bidding[C]. PSCC Power System Computation Conf, Sevilla, Spain, 2002.
  • 3Contreras J, Espínola R, Nogales F J,et al. ARIMA models to predict next-day electricity prices[J].IEEE Transactions on Power Systems,2003,18(3):1014-1020.
  • 4Rodriguez C P, Anders G J. Energy price forecasting in the Ontario competitive power system market[J]. IEEE Transactions on Power Systems,2004,19(1):366-374.
  • 5Szkuta B R, Sanabria L A, Dillon T S. Electricity price short-term forecasting using artificial neural networks[J]. IEEE Transactions on Power Systems,1999,14(3):851-857.
  • 6Lora A T, Jesús M, Santos M,et al. Electricity market price forecasting based on weighted nearest neighbors techniques[J]. IEEE Transactions on Power Systems,2007,22(3):1297-1330.
  • 7Shakiba S, Piltan M, Ghaderi S F, et al. Short-term electricity price forecasting in deregulated markets using artificial neural network[C]//Proceedings of the 2011 international conference on industrial engineering and operations management, Malaysia: Kuala Lumpur,2011:378-384.
  • 8张能福.基于遗传神经网络的产品价格预测方法[J].五邑大学学报(自然科学版),2004,18(2):62-67. 被引量:2
  • 9王海军,白玫,贾兆立,覃丽萍.基于二次优化BP神经网络的期货价格预测[J].数学的实践与认识,2008,38(5):36-41. 被引量:3
  • 10魏毅,程跃,车永才.灰色理论在煤炭产品价格预测中的应用[J].中国煤炭,2006,32(6):19-21. 被引量:11

二级参考文献26

  • 1李菲,孙文彬,张军.灰色理论在商品住宅价格预测中的应用[J].辽宁工程技术大学学报(社会科学版),2004,6(3):271-273. 被引量:21
  • 2侯福均,吴祈宗,元继学.BP-GA混合优化策略在人力资源战略规划中的应用[J].数学的实践与认识,2005,35(5):32-36. 被引量:1
  • 3徐自祥,周德云,罗奕然.基于主成分的模糊神经网络[J].计算机工程与应用,2006,42(5):34-36. 被引量:19
  • 4邢德海,董旭源.基于主成分分析法的高校EHR系统[J].计算机工程,2006,32(19):57-59. 被引量:6
  • 5舒航.矿床品质动态均衡与矿山经营参数优化研究[C]//中国科学技术协会首届青年学术年会论文集:工科分册.北京:中国科学技术出版社,1992:170-178.
  • 6汪国顺、舒航.矿业经济分析数学方法[M].北京:中国标准出版社,1995.
  • 7Kostas Fytas.A computerized model of open pit short and long production scheduling[C]//19th.APCOM Symposium,[S.l.]:SME-AIME,1986:109-119.
  • 8Christelle Gueret,Christian Prins,Marc Sevaux.Applications of Optimization with Xpress-MP[M].London:Dash Optimization Ltd,2000.
  • 9阎平凡.人工神经网络与模拟进化计算[M].北京:清华大学出版社,2003.62-86.
  • 10王小平 曹立平.遗传算法-理论、应用与软件实现[M].西安:西安交通大学出版社,2000..

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引证文献3

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