基于VMD-BO-BiLSTM的猪肉价格预测模型

基于猪肉价格的非线性与波动性特性,提出一种基于变分模态分解（variational modal decomposition, VMD）和贝叶斯优化（Bayesian optimization, BO）的双向长短时记忆（bidirectional long short-term memory, BiLSTM）网络的猪肉价格预测方法。首先采用变分模态分解对数据进行预处理,将数据分解为具有相对简单波动的子序列;然后通过贝叶斯算法对双向长短时记忆网络模型的第1、2隐含层神经元数目、学习率和批次大小进行寻优,根据寻优的结果建立预测模型。实验结果表明：VMD-BO-BiLSTM方法的平均绝对误差、均方根误差、平均绝对百分比误差和确定系数分别为1.101 214、1.466 100、0.040 631、0.987 760,相比传统单一的LSTM,BiLSTM模型精确度更高,有更高的适用性,适合对猪肉价格预测。     

煤炭市场价格的灰色预测

本文通过对煤炭市场价格及其影响因素的分析,应用灰色系统理论建立了煤炭市场价格灰色动态预测数学模型,通过计算举例及误差分析表明,该模型的建立是合理的．它为煤炭市场价格的预测提供了一种有效的方法和手段．     

Kalman滤波在股票交易模型中的应用

本文在ＤＤＭＳ即股利贴现模型的基础上,利用Ｋａｌｍａｎ滤波将随机方程变为确定性方程,从而采取相应的决策,使资金流量按所期望的规律变化。     

基于Elman神经网络的铝价格预测

Elman神经网络是一种典型的局部回归网络,独特的连接层结构能记忆过去时刻的状态使网络具有动态记忆功能,特别适合处理时间序列预测问题。本文运用Elman神经网络对长江有色铝A00铝每日平均价格进行模拟预测,得到2018年1月到2018年3月一共53个工作日的A00铝日均价格的预测值。结果表明,Elman神经网络的预测精度较高。     

基于SVR的上海市商品房价格预测

商品房价格受诸多因素影响,研究因素与商品房价格的关系是当前研究房价的一个热点。从1998—2013年的上海市商品房基本信息中,选取了对商品房价格产生影响的8个因素,利用LIBSVM工具建立了基于SVR的商品房价格预测模型,并对1998—2013年的商品房价格进行预测。实验表明,SVR模型比ARIMA模型具有更好的预测值,预测能力更强。     

基于HP滤波的股票长期价格神经网络模型预测

将上证指数和深证成指股票数据作为研究对象,对股票长期价格进行预测．选取长短期神经网络、循环神经网络、HP滤波长短期神经网络混合模型和HP滤波循环神经网络混合模型进行比较分析．经过模型间的对比分析,发现HP滤波对长短期神经网络预测的优化效果要优于循环神经网络.     

基于灰色预测和多元回归对中国煤炭价格的影响因素研究

针对煤炭价格影响因素及价格预测问题,首先对选取的影响因素进行量化分析,运用主成分分析法提取出影响因素的有效信息,得出各个影响因素对于秦皇岛港动力煤价格影响程度的大小,然后采用灰色预测模型进行煤炭价格的短、中期预测,采用多元线性回归模型进行长期预测,最后,综合考虑未来各种情况将会引起的煤炭价格影响因素在结构性和重要性方面...     

基于灰色系统GM（1,1）模型和Verhulst模型的矿石价格预测对比研究

提出矿石价格预测对于矿山企业的重要性,研究矿石价格走势,预测矿石价格.运用灰色系统GM（1,1）模型和Verhulst模型对近十年银矿石年平均价格进行分析预测,分析对比预测结果,得出GM（1,1）比较适用于矿石价格预测,价格相符度比较高,预测结果能为矿山企业和政府提供相对可靠的价格信息来源.     

利用状态价格定价技术证明CAPM

简单介绍了状态价格，指出在金融市场均衡状态下，阿罗－德布鲁证券的价格即为状态价格，对利用状态价格和无套利均衡原理作为资产定价的技术进行了分析，最后利用状态价格定价技术用两种方法证明了CAPM。     

基于RBF神经网络的总产值预测模型研究

介绍了径向基函数（RBF）神经网络的工作原理和训练算法．根据生产总值与投资分配之间存在的映射关系，应用RBF神经网络建立了投资预测模型，并进行了仿真试验．与BP模型相比，该模型在预测精度和收敛速度方面具有显著的优点．结果表明，用RBF神经网络进行投资预测得到了十分满意的结果．     

国家公路里程预测模型建立与研究

【目的】在交通强国建设背景下,交通发展由依靠传统要素驱动向注重创新驱动转变,前瞻规划、科学预测成为国家交通建设的前提和基础。【方法】以2006—2020年国家统计局发布的公路里程为基础数据,运用指数法、对数法、多项式法、幂函数法建立预测模型。【结果】经过对比与检验,结果表明,6次多项式拟合预测模型最优,通过增加新增年度数据可对其进行优化。【结论】添加年度新增数据的6次多项式预测模型可以为国家公路建设规划提供参考。     

大气污染浓度的多元回归预测模型

0引言对城镇大气污染浓度进行预测,从而采取有效措施控制大气污染,对于促进环境状况的改善和经济发展都有着重要意义。多元回归分析预测方法,是一种定量预测方法。其主要思路是,在对实际问题分析研究的基础上,通过对调查收集掌握的定量数据资料进行分析,找出影响事物发展     

基于中央空调冷冻水系统节能预测模型的研究

本文提出一种应用于中央空调冷冻水系统节能预测的策略,以ARIMA时间序列预测方法为核心,在保证中央空调冷冻水系统安全稳定运行及满足用户舒适度前提下,设计真正符合系统运行规律的节能预测模型,为中央空调冷冻水系统节能控制器设计厂家提供水泵变频运行的安全阈值设计的理论依据,为使用中央空调冷冻水系统节能控制器用户提供产品节能率检测依据。并采用沈阳某自动化控制公司的中央空调冷冻水系统控制产品运行数据进行模型检测与验证,使所设计的节能预测模型更符合中央空调冷冻水系统实际运行状态。     

如何控制建筑工程招投标价格

本文对当前建设工程项目在市场交易中招标投标的价格调控进行了客观分析,指出了对建筑工程招投标价格调控的重要意义和现行招标投标过程中存在的问题,提出了招投标过程中要注意的问题。并通过实际案例分析,揭示了建设工程实施招标投标并对其价格进行有效控制的重要性,以进一步推动工程建设招投标与有形建筑市场管理健康、有序的发展。     

基于神经网络的证券预测技术研究

本文借助神经网络对非线性函数的逼近能力，提出了BP算法的改进型算法及基于BP算法的指数预测模型，通过对比传统预测算法，证实改进后BP算法用于指数预测的可行性及准确性．     

基于BP人工神经网络的路基压实度预测模型研究

在大量路基碾压实验的基础上,通过对BP人工神经网络的分析,建立了路基压实度预测神经网络模型,并利用MATLAB环境下的神经网络工具箱开发了相应的程序.预测结果表明,该模型程序具有学习能力强、预测精度较高、快速方便等特点.这项研究为路基碾压施工工程中土的压实度预测研究提供了新的研究思路.     

国内菜油市场价格呈现全面上涨格局

一、母猪市场运行情况 1．后备母猪需求旺盛。据调查显示，近期我国后备母猪供不应求，交易体重下降，据对国内大型种猪企业的调查显示，后备母猪交易体重降至30～40千克：据目前对部分养殖场的调查显示，后备母猪存栏占能繁母猪存栏比重为37％。     

经济波动与金属价格波动的相关性研究

经济周期决定了金属价格周期。金属价格周期反映了经济周期,金属价格的波动与全球生产总值(CDP)增长率的波动几乎完全同步。利用时间序列及谱分析方法研究LME铜价格的周期问题,发现LME铜价格存在一个近7年半(88个月)的中周期和一个3年(36个月)的短周期。将周期叠加后,我们发现周期走势的高点和低点几乎都对应了价格走势的高点和低点,较好地刻画了LME铜的价格周期,反映了全球经济周期的变动趋势。     

尿素价格走势分析

在化肥、农药、农膜三种主要农资中，经销商很少囤积农药和地膜，主要囤积化肥，而化肥的销量在这三种农资中也是最大的。今春化肥的价格变化巨大，降幅在30％以上。一位业内人士举例说，去年同期，磷酸二胺的批发价格为4600元／吨～4700元/吨，今年的价格为2800元／吨～2900元／吨：尿素的批发价格去年为2600元／吨～2700元／吨，今年则降到1900元／吨～2000元／吨，价格变化之大可见一斑。