gmdh算法的改进及其在煤炭价格系统中的应用

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时间:2019-03-20

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1、中图分类号:N945.1论文编号:102870315-S144学科分类号:081101硕士学位论文GMDH算法的改进及其在煤炭价格系统中的应用研究生姓名王明月学科、专业控制理论与控制工程研究方向系统建模及预测指导教师王晶副教授南京航空航天大学研究生院自动化学院二О一六年三月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofAutomationEngineeringTheImprovementsofGMDHAlgorithmandItsApplicationinCoalPriceSystemAThe

2、sisinControlTheoryandControlEngineeringbyWangMingyueAdvisedbyAssociateProf.WangJingSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringMarch,2016承诺书本人声明所呈交的博/硕士学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。本人授权

3、南京航空航天大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本承诺书)作者签名:日期:南京航空航天大学硕士学位论文摘要煤炭能源是关系到我国国计民生的重要生产资料,对国家经济建设发挥着重要的作用。煤炭价格是煤炭市场的一个重要因素,在市场经济条件下,煤炭价格直接反映着煤炭供需的变化,并调节着供需双方的生产经营活动,是企业进行生产经营决策、国家制定经济政策的重要依据。在这样的背景下对煤炭价格进行系统性研究具有十分重要的理论意义和实际应用价值。本文以煤炭价格系统为研究对象,选取GMDH算法对其进行建模及预

4、测。首先对煤炭价格系统进行分析,归纳总结影响煤炭价格的因素,介绍我国煤炭价格的形成机制及国外煤炭定价方法;随后对GMDH算法原理及实现步骤进行介绍,分析算法的优缺点,针对经典GMDH算法的三点不足:需要人为划分样本、单独使用正则化准则作为外准则不能保证模型的外推性能、使用最小二乘辨识中间模型参数存在局限,提出了三点改进策略:样本分组划分方法、组合外准则方法以及采用遗传算法辨识中间模型参数,在此基础上,形成了GCG-GMDH算法;分别采用GMDH算法和GCG-GMDH算法实现煤炭价格系统模型的构建,基于构建模型,进行外推三周期的煤炭价格预测,对比预测结果发现:基于GCG-GMDH算法构件的

5、模型的预测精度得到明显提高;为了进一步验证算法改进的有效性,应用GCG-GMDH算法对煤炭价格系统中的供给量、需求量进行建模及预测,实验结果表明,基于GCG-GMDH算法构建的模型具有良好的外推能力。关键词:煤炭价格,系统建模,GMDH算法改进,预测,外推性IGMDH算法的改进及其煤炭价格系统的应用ABSTRACTThecoalenergyisanimportantmeansofproductionwhichrelatedtoChina'snationaleconomyandpeople'slivelihood,andplaysanactiveandimportantroleinthen

6、ationaleconomicconstruction.Coalpriceisacriticalfactorinthecoalmarket,thefluctuationofwhichnotonlyaffectsthesupplyanddemandbalanceinthecoalmarket,butalsoadjustsproductionandoperatingactivitiesofsupplyandrequisitioningparties.Itcanprovidethebasisforcoalenterprisemanagementdecision-makingandnationa

7、leconomicpolicy.Justundersuchabackground,doingresearchaboutforecastofcoalpricesystemhasaveryimportantpracticalsignificance.ThispapertriestouseGMDHalgorithmtodosomeresearchofthemodelingandpredictionofthecoalpricesystemr

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