基于bp神经网络的预测模型

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1、基于BP神经网络的国际黄金价格预测模型公文易文秘资源网 顾孟钧 张志和 陈友 2009-1-213:35:26 我要投稿 添加到百度搜藏[摘要]为了寻找国际黄金价格与道琼斯工业指数、美国消费者指数,国际黄金储备等因素之间的内在关系,本文对1972年~2006年间的各项数据首先进行归一化处理,利用MATLAB神经网络工具箱进行模拟训练,建立了基于BP神经网络的国际黄金价格预测模型[摘要]为了寻找国际黄金价格与道琼斯工业指数、美国消费者指数,国际黄金储备等因素之间的内在关系,本文对1972年~2006年间的各项数据首先进行归一化处理,利用MATLAB神经网络工具箱进行模拟训练,建

2、立了基于BP神经网络的国际黄金价格预测模型。  [关键词]MATLABBP神经网络预测模型数据归一化    一、引言  自20世纪70年代初以来的30多年里,世界黄金价格出现了令人瞠目的剧烈变动。20世纪70年代初,每盎司黄金价格仅为30多美元。80年代初,黄金暴涨到每盎司近700美元。本世纪初,黄金价格处于每盎司270美元左右,此后逐年攀升,到2006年5月12日达到了26年高点,每盎司730美元,此后又暴跌,仅一个月时间内就下跌了约160美元,跌幅高达21.9%。最近两年,黄金价格一度冲高到每盎司900多美元。黄金价格起伏如此之大,本文根据国际黄金价格的影响因素,通过BP

3、神经网络预测模型来预测长期黄金价格。  二、影响因素  刘曙光和胡再勇证实将观察期延长为1972年~2006年时,则影响黄金价格的主要因素扩展至包含道琼斯指数、美国消费者价格指数、美元名义有效汇率、美国联邦基金利率和世界黄金储备5个因素。本文利用此观点,根据1972年~2006年各因素的值来建立神经网络预测模型。  三、模型构建  1.模型选择:BP网络具有理论上能逼近任意非线性函数的能力,将输入模式映射到输出模式,只需用已知的模式训练网络,通过学习,网络就有了这种映射能力。                2.样本数据归一化:在训练前,对数据进行归一化处理,把输入向量和输出向

4、量的取值范围都归一到[0,1]。  3.BP网络设计:采用单隐层的BP网络进行预测,由于输入样本为5维的输入向量,因此输入层一共有5个神经元,中间层取20个神经元,输出层一个神经元(即黄金价格),网络为5*20*1的结构。中间层的传递函数为S型正切函数,输出层为S型对数函数。  中间层的神经元个数很难确定,测试时分别对12,15,20个数进行测试,寻找误差最小的。  4.网络训练:训练次数epochs5000,训练目标goal0.001  对30个样本数据进行训练,经过1818次的训练,目标误差达到要求,如图2所示:             5.网络测试:          

5、   神经元个数为20个时误差最小,此时网络的仿真结果如图3所示,预测精度80%以上,效果满意。          四、结论  在对1976年~2006年的影响国际黄金价格的五种因素的数据进行归一化处理后,用MATLAB建立的BP神经网络预测模型进行预测,达到了很好的效果。  国际黄金的长期价格受到许多因素的影响,本文只是对道琼斯工业指数等影响因素诸如分析,来预测长期的国际金价。还有其他因素,如国际油价,局部政治因素等,如果考虑进去,预测精度会进一步提高。    参考文献:  [1]徐优丽:基于神经网络的物流需求预测.浙江树人大学学报,2008(01):56~58  [2]刘

6、曙光胡再勇:黄金价格的长期决定因素稳定性分析.世界经济研究,2008(02):35~41基于BP神经网络的中国铁矿石需求量预测来源:国土资源情报作者:郭娟发布时间:2009.03.04    摘要:铁矿石作为国民经济发展的基础原料之一,在我国目前工业化全面发展的时期,正处于高消耗的状态首先,本文根据历年我国铁矿石的产量和进口量,对我国铁矿石的需求量进行了估算;然后运用Matlab工具,对铁矿石的需求量进行分析模拟,建立了神经网络模型;最后,对中国未来铁矿石需求进行了初步预测预测表明,中国铁矿石需求将在2012--2015年达到高峰期。    关键词:铁矿石需求量神经网络高峰 

7、     一、引言    伴随我国工业化、城镇化进程的不断推进,钢铁F业迅速发展,国民经济对钢铁的需求量不断增加,相应地对铁矿石需求量也在大幅上升,从而给我国铁矿石的生产带来了巨大的压力。为了满足铁矿石消费量持续增长的需求,我国铁矿石产量一路飘升,从1978年到2007年,铁矿石产量从1.18亿吨增长到了7.07亿吨,增长了5倍。2007年我国铁矿石产量占世界铁矿石总产量的20%,是世界上最大的铁矿石生产国。但是,铁矿石产量增长仍远远跟不上需求的增长。继2003年我国铁矿石进口量(1.48亿吨)超越日本

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