基于BP神经网络的煤炭价格影响因素及预测研究

发布时间：2021-05-26 13:23

　　煤炭价格从2012年开始急转直下,煤企的经营生产受到严重挑战,煤炭价格的未来走势成为业界关注的重点.在前人研究的基础上,综合行业、宏观经济以及替代能源市场等对煤炭价格影响的各相关因素,运用BP网络对煤炭价格进行建模.结果表明,与现有运用较多的时序分析或多元线性回归等方法相比,该预测模型有更高的精度,结论对煤炭企业的经营决策以及煤炭产业政策的制定提供了更为科学的参考依据. 

【文章来源】：数学的实践与认识. 2015,45(17)北大核心

【文章页数】：14 页

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于灰色系统和BP神经网络的股指动态预测[J]. 蒋辉,徐桂烽.  数学的实践与认识. 2013(22)
[2]国内外煤炭价格的非线性特征研究[J]. 雷强.  资源科学. 2013(10)
[3]中国煤价波动成因及其价格发现能力研究[J]. 王迪,张言方,殷琴,聂锐.  资源科学. 2013(08)
[4]基于改进的BP神经网络中国CPI运行预测研究[J]. 刘向荣,孙红英.  数学的实践与认识. 2013(06)
[5]浅析影响煤炭价格的因素[J]. 叶玉虎.  企业导报. 2013(04)
[6]基于VAR模型的中国煤炭市场价格影响因素分析及预测[J]. 徐宇杭,许遥.  煤炭经济研究. 2012(09)
[7]我国煤炭价格变动因素及趋势分析[J]. 王磊.  齐齐哈尔工程学院学报. 2012(02)
[8]中国经济增长、电力消费和煤炭价格相互影响的时变参数研究[J]. 牟敦果,林伯强.  金融研究. 2012(06)
[9]时间序列模型和神经网络模型在股票预测中的分析[J]. 刘海玥,白艳萍.  数学的实践与认识. 2011(04)
[10]我国煤炭价格影响因素实证研究[J]. 谭章禄,陈广山.  改革与战略. 2009(10)



本文编号：3206446