【摘 要】
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稀土是我国重要的战略资源,对其价格趋势的准确预测意义重大。本文从稀土资源价格影响因素出发,设计并采用基于主成分分析的BP神经网络(PCA-BP)组合模型对稀土产品价格进行预
【基金项目】
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国家自然科学基金项目资助(编号:71864028),内蒙古自然科学基金项目资助(编号:2018MS07010),国家留学基金CSC项目资助(编号:2011NCL01201608155036)
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稀土是我国重要的战略资源,对其价格趋势的准确预测意义重大。本文从稀土资源价格影响因素出发,设计并采用基于主成分分析的BP神经网络(PCA-BP)组合模型对稀土产品价格进行预测。鉴于影响稀土产品价格波动的因素众多,利用主成分分析(PCA)消除稀土价格预测影响因素之间存在的冗余信息,降低BP神经网络输入数据的维数,提高预测精度。本文以氧化镝价格为预测对象,选取2010年1月~2018年2月的月度数据,构建多因素PCA-BP组合模型。预测结果表明多因素PCA-BP组合模型在仿真能力、误差水平、收敛精度等方面优于
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