基于ARIMA与SVM的国际铀资源价格预测
[Abstract]:Because of the non-linearity and non-stationarity of the international uranium resource price time series data, it is difficult to capture its comprehensive trend by using a single prediction model. In order to further improve the prediction accuracy of the model, a combined prediction model based on differential autoregressive moving average (ARIMA) and support vector machine SVM is established, and the parameters in the SVM model are optimized by PSO algorithm. This method is applied to the actual uranium resource price prediction and compared with the single ARIMA model and the SVM model. The simulation results show that the combined prediction model achieves more accurate prediction of uranium resource price data.
【作者单位】: 东华理工大学理学院;
【基金】:江西省自然科学基金(No.20114BAB201022) 江西省高校人文社科研究项目(No.GL1202) 东华理工大学研究生创新基金(No.DHYC2014017)
【分类号】:F416.1;TP18
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,本文编号:2469848
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