《鉬精礦價格動態預測方法、理論及模型》是2019年冶金工業出版社出版的圖書，作者是聶興信、顧清華、盧才武。
基本介紹
- 中文名：鉬精礦價格動態預測方法、理論及模型
- 作者：聶興信、顧清華、盧才武
- ISBN：9787502483142
- 頁數：122 頁
- 定價：45 元
- 出版社：冶金工業出版社
- 出版時間：2019年11月
- 裝幀：平裝
- 開本：16 開
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
《鉬精礦價格動態預測方法、理論及模型》系統地梳理了鉬資源市場及其供求關係，分析了鉬精礦市場及價格影響因素，介紹了鉬精礦價格預測方法、預測理論及預測模型，實現了基於EMD-ARIMA-LSTM的鉬精礦市場價格時間序列多步預測及仿真實驗、基於改進PSO-GRNN及灰色-馬爾科夫模型的鉬精礦價格動態預測、基於GM（1，1）和指數平滑法的動態組合預測，並進行了鉬精礦價格敏感性分析。該書對鉬精礦價格預測、預測理論模型的構建及仿真實驗具有較好的指導及參考意義。
《鉬精礦價格動態預測方法、理論及模型》可供鉬礦生產、加工、銷售企業相關技術人員及研究人員參考使用，也可供價格預測領域有關人員參考。
圖書目錄
1 鉬資源市場及其供求關係分析
1．1 鉬精礦市場及價格影響因素分析
1．1．1 鉬精礦市場經濟分析
1．1．2 鉬精礦價格的影響因素分析
1．1．3 鉬精礦價格的時間序列特點分析
1．2 鉬精礦市場供求關係分析
1．2．1 鉬的生產供應
1．2．2 鉬的消費需求
1．2．3 鉬的供需分析及展望
1．2．4 鉬精礦上下游企業市場情況分析
1．3 本章小結
2 預測方法及預測理論
2．1 鉬精礦市場及市場經濟理論
2．1．1 市場與市場經濟概念及聯繫
2．1．2 市場經濟基本規律
2．1．3 有效市場假說
2．2 ARIMA時間序列預測方法
2．2．1 時間序列基本概念
2．2．2 ARIMA的數學定義
2．2．3 ARIMA建模過程
2．3 神經網路預測理論
2．3．1 BP神經網路
2．3．2 LSTM神經網路
2．4 改進的PS0-GRNN預測模型
2．4．1 GRNN模型
2．4．2 基於改進粒子群算法的GRNN模型最佳化
2．4．3 鉬精礦價格預測模型的構建
2．5 灰色-馬爾科夫預測模型
2．5．1 GM（1，1）模型
2．5．2 Markov模型
2．6 組合預測模型
2．7 本章小結
3 基於EMD-ARIMA-LSTM的時間序列多步預測
3．1 EMD及時間序列多步預測策略
3．1．1 EMD
3．1．2 時間序列多步預測策略
3．2 預測模型及數據選取
3．2．1 預測模型構建的基本思想
3．2．2 EMD-ARIMA-LSTM多步預測模型框架
3．2．3 建模數據選取與分析
3．3 EMD-ARIMA-LSTM多步預測模型構建
3．3．1 數據處理
3．3．2 數據分解
3．3．3 IMF線性和非線性識別
3．3．4 ARIMA多步預測模型構建
3．3．5 LSTM多步預測模型構建
3．3．6 預測模型集成
3．4 模型仿真與結果分析
3．4．1 仿真環境介紹
3．4．2 仿真實驗設計
3．4．3 預測性能評價指標
3．4．4 仿真結果分析
3．5 本章小結
4 基於鉬數據與EMD-ARIMA-LSTM的鉬精礦市場價格動態預測
4．1 多維鉬數據樣本構建
4．1．1 鉬價格數據
4．1．2 鉬供需數據
4．1．3 巨觀經濟數據
4．2 鉬精礦市場價格動態預測模型構建
4．2．1 預測模型原理
4．2．2 預測模型框架
4．2．3 數據的預處理
4．2．4 BP神經網路構建
4．3 實例仿真與套用分析
4．3．1 實例數據介紹
4．3．2 仿真環境介紹
4．3．3 預測性能評價指標
4．3．4 仿真實驗設計
4．3．5 仿真套用
4．3．6 仿真結果分析及套用
4．4 本章小結
5 基於改進PSO-GRNN及灰色．馬爾科夫模型的鉬精礦價格動態預測
5．1 基於改進PSO-GRNN模型的鉬精礦價格預測
5．1．1 指標構建與數據獲取
5．1．2 數據預處理
5．1．3 模型訓練
5．1．4 預測結果
5．2 基於灰色-馬爾科夫模型的中國鉬精礦價格預測
5．2．1 指標構建與數據獲取
5．2．2 鉬精礦年平均價格狀態的劃分
5．2．3 鉬精礦價格狀態轉移機率矩陣的計算及預測值的確定
5．3 基於GM（1，1）和指數平滑法的動態組合預測
5．3．1 指數平滑法
5．3．2 動態組合預測
5．4 三種方法預測結果對比分析
5．5 本章小結
6 鉬精礦價格敏感性分析
6．1 敏感性分析方法
6．2 礦業經濟單因素敏感性分析方法
6．3 鉬精礦價格敏感性分析
6．4 實例分析
6．5 本章小結
7 結論
附錄 仿真實驗的關鍵程式代碼
參考文獻
