【摘 要】
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随着我国经济的不断发展,电力需求不断上升,致使火力发电量不断增加,并导致动力煤需求量增大.近期,动力煤期货价格上下波动幅度较大,给国家能源安全带来较大压力.因此,采用ARIMA与BP神经网络组合交叉的方法对动力煤期货价格进行预测.首先根据ARIMA(2,2,3)模型对所搜集数据进行未来3期的预测,但是预测数据与实际数据存在较大的误差;之后利用BP神经网络对ARIMA模型的预测误差进行预测,进一步缩小预测误差;最后结合ARIMA模型的预测结果与BP神经网络预测误差结果,得出最终预测结果.二者结合预测的方法对
【机 构】
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华北理工大学 理学院,河北 唐山 063210
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随着我国经济的不断发展,电力需求不断上升,致使火力发电量不断增加,并导致动力煤需求量增大.近期,动力煤期货价格上下波动幅度较大,给国家能源安全带来较大压力.因此,采用ARIMA与BP神经网络组合交叉的方法对动力煤期货价格进行预测.首先根据ARIMA(2,2,3)模型对所搜集数据进行未来3期的预测,但是预测数据与实际数据存在较大的误差;之后利用BP神经网络对ARIMA模型的预测误差进行预测,进一步缩小预测误差;最后结合ARIMA模型的预测结果与BP神经网络预测误差结果,得出最终预测结果.二者结合预测的方法对动力煤期货价格序列中的线性与非线性规律进行了充分挖掘.结果表明:拟合精度相对于单一方法使用而言更加完美,改善了单种方法的使用缺陷.
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