基于MLP与RBF神经网络的钼金属价格预测方法研究

发布时间：2017-09-27 13:28

  本文关键词：基于MLP与RBF神经网络的钼金属价格预测方法研究

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【摘要】：钼是一种十分重要的有色金属资源,但现有针对钼金属价格进行分析和预测的方法一般无法较好地对其变化规律进行准确刻画。本文通过对制约钼金属价格的因素进行探究,并尝试采用多层感知器(MLP)与径向基函数(RBF)神经网络算法,分别构建钼金属价格预测模型并进行实际价格预测,得出MLP与RBF神经网络算法的相对误差平均值分别为0.57%和19%,同时对结果进行多角度对比分析,表明MLP算法不仅简洁直观,而且具有较好的合理性与可靠性。
【作者单位】： 西安建筑科技大学;
【关键词】： 钼 神经网络 MLP RBF 价格预测
【分类号】：F764;TP183
【正文快照】： 钼金属是一种稀有的受控战略资源,物理化学 性优异且用途广泛。但随着经济的飞速发展,使得 资源消耗加剧,供求失衡和价格上涨现象与日P6增。由于钼金属本身的特性及国内市场与国际贸易政策 等的影响,使得其价格受制因素众多、波动剧烈且极 其敏感,从而增加了对其预测的难度,不，

本文编号：929969