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基于主成分分析的BP神经网络在稀土价格预测的应用:以氧化镝为例
被引量：
6
1
作者
边璐
肖月淑
张江朋
《中国矿业》
北大核心
2020年第6期56-63,共8页
稀土是我国重要的战略资源,对其价格趋势的准确预测意义重大。本文从稀土资源价格影响因素出发,设计并采用基于主成分分析的BP神经网络(PCA-BP)组合模型对稀土产品价格进行预测。鉴于影响稀土产品价格波动的因素众多,利用主成分分析(PCA...
稀土是我国重要的战略资源,对其价格趋势的准确预测意义重大。本文从稀土资源价格影响因素出发,设计并采用基于主成分分析的BP神经网络(PCA-BP)组合模型对稀土产品价格进行预测。鉴于影响稀土产品价格波动的因素众多,利用主成分分析(PCA)消除稀土价格预测影响因素之间存在的冗余信息,降低BP神经网络输入数据的维数,提高预测精度。本文以氧化镝价格为预测对象,选取2010年1月~2018年2月的月度数据,构建多因素PCA-BP组合模型。预测结果表明多因素PCA-BP组合模型在仿真能力、误差水平、收敛精度等方面优于主流的神经网络模型,能更加准确地预测氧化镝价格走势。
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关键词
稀土资源
主成分分析
多因素PCA-BP组合预测
氧化镝
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题名
基于主成分分析的BP神经网络在稀土价格预测的应用:以氧化镝为例
被引量：
6
1
作者
边璐
肖月淑
张江朋
机构
内蒙古科技大学经济与管理学院
出处
《中国矿业》
北大核心
2020年第6期56-63,共8页
基金
国家自然科学基金项目资助(编号:71864028)
内蒙古自然科学基金项目资助(编号:2018MS07010)
国家留学基金CSC项目资助(编号:2011NCL01201608155036)。
文摘
稀土是我国重要的战略资源,对其价格趋势的准确预测意义重大。本文从稀土资源价格影响因素出发,设计并采用基于主成分分析的BP神经网络(PCA-BP)组合模型对稀土产品价格进行预测。鉴于影响稀土产品价格波动的因素众多,利用主成分分析(PCA)消除稀土价格预测影响因素之间存在的冗余信息,降低BP神经网络输入数据的维数,提高预测精度。本文以氧化镝价格为预测对象,选取2010年1月~2018年2月的月度数据,构建多因素PCA-BP组合模型。预测结果表明多因素PCA-BP组合模型在仿真能力、误差水平、收敛精度等方面优于主流的神经网络模型,能更加准确地预测氧化镝价格走势。
关键词
稀土资源
主成分分析
多因素PCA-BP组合预测
氧化镝
Keywords
rare earth resource
principal component analysis
multi-factor PCA-BP combination forecasting
dysprosium oxide
分类号
F830.91 [经济管理—金融学]
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作者
出处
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被引量
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1
基于主成分分析的BP神经网络在稀土价格预测的应用:以氧化镝为例
边璐
肖月淑
张江朋
《中国矿业》
北大核心
2020
6
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参考文献
引证文献
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