国际煤炭市场价格预测的复合小波神经网络模型研究及应用
宁云才
张东日
李祥仪
1.北京科技大学资源工程学院2.北京科技大学资源工程学院3.北京科技大学资源工程学院
摘要：我国加入WTO后，煤炭市场也必将与国际煤炭市场接轨，合理准确地预测国际煤炭市场价格的趋势与走向，对我国的煤炭出口、生产以及投资决策都具有十分重要的意义。
近年来，灰色预测模型和人工神经网络模型用于非线性时间序列预测较为引人注目，其优点是它们在建模时都不需要计算统计特征，从理论上讲，可以适用于任何非线性时间序列的建模，但也有其不足之处。灰色预测方法由于其模型特点，比较适合于具有指数增长趋势的实际问题，对于其它变化趋势，则有时拟合灰度较大，导致精度难以提高。人工神经网络方法在应用中难以科学地确定网络结构，学习训练最优权数时，其BP算法存在陷于局部极小值收敛的固有缺陷，从而影响预测模型的可靠性和准确性。
机标关键词：国际煤炭市场价格价格预测小波神经网络模型应用Coal Price线性时间序列灰色预测模型人工神经网络模型
分类号：F407(工业经济理论)TP18(自动化基础理论)
论文发表日期：2001-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：3( 17-19 )
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