农产品市场价格预测方法探析 被引量：29

1

作者 任伟宏 《中国农学通报》 CSCD 北大核心 2011年第26期209-212,共4页

农产品市场是中国市场经济中最基本的组成部分,农产品价格则是农产品市场的核心要素。在广泛搜集资料的基础上,分析了农产品市场的特点,归纳了传统的和现代的各种预测方法在农产品价格领域的应用,并进行分类比较。着重介绍了现代预测方... 农产品市场是中国市场经济中最基本的组成部分,农产品价格则是农产品市场的核心要素。在广泛搜集资料的基础上,分析了农产品市场的特点,归纳了传统的和现代的各种预测方法在农产品价格领域的应用,并进行分类比较。着重介绍了现代预测方法中有所涉及的各种智能预测方法,分析了这些智能方法优于其他方法的特点,并最终明确指出了智能预测方法将成为农产品价格预测方法的发展方向和趋势。 展开更多

关键词 农产品市场 价格预测 智能预测

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基于盲数和神经网络的电价预测模型 被引量：8

2

作者 孟凡青 解大 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2009年第16期11-15,28,共6页

利用盲数理论结合经典电价预测方法,在有限的历史电价、负荷及其他相关数据的基础上对电价进行准确预测。首先提出了基于盲数和神经网络市场出清电价预测模型,利用BP神经网络对历史数据进行训练学习,在得到网络学习权重后,结合盲数理论... 利用盲数理论结合经典电价预测方法,在有限的历史电价、负荷及其他相关数据的基础上对电价进行准确预测。首先提出了基于盲数和神经网络市场出清电价预测模型,利用BP神经网络对历史数据进行训练学习,在得到网络学习权重后,结合盲数理论,引用盲数代替实数进行价格预测。算例结果表明,模型消除不确定性因素对预测结果的影响,实际历史电价都很好地落在了预测结果最大置信度的置信区间中,较好地完成了预测任务,证实了设计的可行性和模型的可靠性。 展开更多

关键词 电力市场 电价预测 盲数 人工神经网络

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基于相似搜索和神经网络的次日边际电价预测 被引量：2

3

作者 李郁侠 石晓俊 +1 位作者 段凌剑 高福荣 《武汉大学学报（工学版）》 CAS CSCD 北大核心 2005年第5期120-123,共4页

为了对电力市场次日系统边际电价(SMP)进行准确预测,根据数据挖掘中的相似搜索理论和人工神经网络(ANN)工具建立了预测模型,其中相似搜索用来生成神经网络的训练集和输入矩阵,并运用Matlab6.5中的神经网络工具实现该模型.采用美国加州... 为了对电力市场次日系统边际电价(SMP)进行准确预测,根据数据挖掘中的相似搜索理论和人工神经网络(ANN)工具建立了预测模型,其中相似搜索用来生成神经网络的训练集和输入矩阵,并运用Matlab6.5中的神经网络工具实现该模型.采用美国加州电力市场的历史数据进行实例计算,证明该方法对工作日SMP的预测效果较好,也证明了选择与预测日负荷相似或邻近日的历史数据进行网络训练方法的有效性. 展开更多

关键词 电力市场 电价预测 相似搜索 神经网络

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基于模糊神经网络的商品价格预测模型 被引量：1

4

作者 王晓东 《价值工程》 2008年第5期90-92,共3页

为了方便地预测大型商品的价格,建立了一个模糊神经网络预测模型。该模型能够通过分析影响商品价格的各种参数及历史数据来评定一个新商品的大致价格水平。同时,在比较了FNN与ANN的基础上得出了FNN的优势。

关键词 人工神经网络 模糊神经网络 大型商品 价格预测

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考虑组合预测股价的泛证券投资组合选择策略 被引量：1

5

作者 林虹 张永 +1 位作者 杨兴雨 黎嘉豪 《管理工程学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2023年第5期130-141,共12页

基于过去信息对股价进行预测是无统计假设下在线投资组合的关键问题之一。为了减小市场异常值或白噪声的影响,本文采用多期历史价格信息预测下一期的股价,并结合指数平滑法和L_(1)-中位数估计法构造组合预测模型。在股价预测值的基础上... 基于过去信息对股价进行预测是无统计假设下在线投资组合的关键问题之一。为了减小市场异常值或白噪声的影响,本文采用多期历史价格信息预测下一期的股价,并结合指数平滑法和L_(1)-中位数估计法构造组合预测模型。在股价预测值的基础上,以期望收益最大化作为目标进行决策。为减少交易费用,在优化目标函数中加入一个惩罚项来调节投资比例的变动幅度,通过求解得到一种新的在线投资组合选择策略。理论分析结果证明,本文所提出的策略与最优定常再调整策略的平均对数收益率渐近相同。数值分析结果进一步表明:该文提出的策略在国内外多个数据集上的表现均优于其他经典的泛证券投资组合策略,能够承受一定范围内的交易费用,并且对其他参数的选择不敏感。 展开更多

关键词 在线投资组合 泛证券投资组合 组合股价预测 最优定常再调整策略

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神经网络在股票价格预测中的应用 被引量：8

6

作者 袁晓东 《北京机械工业学院学报》 2002年第3期70-74,共5页

如何对股票价格进行预测是投资者所关注的话题。采用BP神经网络对股票价格进行预测 ,提出了将股票市场上所采用的技术指标作为神经网络输入变量 ,利用逐步回归方法筛选出影响股票价格涨跌的变量 ,从而建立起神经网络模型。研究结果表明 。

关键词 BP神经网络 股票价格预测 技术指标

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属性识别方法及其在期货价格预测中的应用 被引量：10

7

作者 陈志航 程乾生 《系统工程理论与实践》 EI CSCD 北大核心 1999年第6期90-93,132,共5页

在属性集，属性测度概念基础上，针对模式识别问题，提出了属性识别方法．

关键词 属性集 属性识别 期货 价格预测 模式识别

原文传递

房地产周期波动及价格趋势分析与预测 被引量：11

8

作者 祁神军 万清 +1 位作者 张云波 毛茂松 《武汉理工大学学报（信息与管理工程版）》 CAS 2011年第2期288-291,共4页

采用K线理论及工具,剖析房地产周期波动机理,并以月为周期绘制厦门市整体区域和分区房地产市场K线图,结合厦门市房地产经济特征以及宏观经济形势及政策,对厦门市房地产周期波动进行预测和判断。实验结果表明,基于K线理论的房地产周期分... 采用K线理论及工具,剖析房地产周期波动机理,并以月为周期绘制厦门市整体区域和分区房地产市场K线图,结合厦门市房地产经济特征以及宏观经济形势及政策,对厦门市房地产周期波动进行预测和判断。实验结果表明,基于K线理论的房地产周期分析是一种有效的研究手段,能够反映房地产周期波动的特征及趋势,是一种值得推广的研究方法。 展开更多

关键词 K线理论 房地产周期波动 价格趋势预测

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基于模糊粗糙集挖掘方法的证券价格预测研究 被引量：5

9

作者 谭华 谢赤 +1 位作者 罗长青 江洲 《运筹与管理》 CSCD 2008年第4期118-123,共6页

为了能更好地对证券市场价格进行合理预测,利用模糊粗糙集以及数据挖掘技术对证券市场中的股票价格在给定时间内进行预测。首先利用模糊集和粗糙集方法将股票价格进行预分类,并按时间属性进行分组,而后通过给出的模糊相似关系下的模糊... 为了能更好地对证券市场价格进行合理预测,利用模糊粗糙集以及数据挖掘技术对证券市场中的股票价格在给定时间内进行预测。首先利用模糊集和粗糙集方法将股票价格进行预分类,并按时间属性进行分组,而后通过给出的模糊相似关系下的模糊粗糙集计算每组的真值,通过数据挖掘方法获得候选属性,最终得到相应时间段内的有用规则,根据所得规则预测某一时间段内股票价格的变化趋势。测试结果表明,该方法能获得较高的准确率,证明其有效性较好。 展开更多

关键词 数据挖掘 模糊粗糙集 规则挖掘 股票价格预测

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基于属性测度的聚类分析模型及其应用 被引量：3

10

作者 朱杰 《数学的实践与认识》 CSCD 2000年第2期198-202,共5页

在属性测度概念的基础上 ,运用属性聚类网络方法解决模式识别问题 .

关键词 属性测度 期货价格趋势分析 聚类分析 CAN

原文传递

基于K线及布林线的房地产市场趋势预测 被引量：4

11

作者 祁神军 万清 张云波 《武汉理工大学学报（信息与管理工程版）》 CAS 2011年第4期622-625,共4页

以K线和布林线为基本工具,提出了直观形象判断和预测房地产市场的周期波动的机理;并以月为基本周期绘制厦门市整体区域和分区房地产市场K线图,结合厦门市宏观经济形势、房地产市场发展状况以及宏观政策,判断和预测厦门市房地产周期波动... 以K线和布林线为基本工具,提出了直观形象判断和预测房地产市场的周期波动的机理;并以月为基本周期绘制厦门市整体区域和分区房地产市场K线图,结合厦门市宏观经济形势、房地产市场发展状况以及宏观政策,判断和预测厦门市房地产周期波动及价格趋势。实验结果证明,K线与布林线组合的房地产周期波动分析及价格趋势预测是一种有效的研究手段,能够反映房地产周期波动的特征及趋势,是一种值得推广的研究方法。 展开更多

关键词 K线理论 布林线 房地产周期波动 价格趋势预测 厦门市

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基于多重分形谱的神经网络建模及股价指数预测 被引量：5

12

作者 庄新田 苑莹 《系统管理学报》 北大核心 2007年第4期351-355,共5页

基于多重分形理论,对上证指数进行实证研究,确认了多重分形谱参数与股价指数及股指收益率之间的统计关系,以此确定神经网络的输入、输出变量来构建以多重分形理论为依据的神经网络模型,并将其应用于股价指数的预测中。结果表明,该神经... 基于多重分形理论,对上证指数进行实证研究,确认了多重分形谱参数与股价指数及股指收益率之间的统计关系,以此确定神经网络的输入、输出变量来构建以多重分形理论为依据的神经网络模型,并将其应用于股价指数的预测中。结果表明,该神经网络模型能够取得比较好的预测效果,预测的平均准确率达98.9%,而且该模型能够较好地模拟股市的短期走势,对防范和控制风险具有现实意义。 展开更多

关键词 BP神经网络模型 多重分形谱 预测 收益率 股价指数

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基于灰色预测的地铁对沿线房价影响分析 被引量：3

13

作者 汤清 王梓 《河南科学》 2015年第3期492-496,共5页

地铁对其沿线的房价具有一定的影响作用.通过GM(1,1)模型预测没有地铁影响下的房价,并与实际房价对比做差.从差值可以发现,地铁沿线房价受地铁影响明显上涨,并且随着地铁工程的推进,实际房价与预测房价的差值逐渐增大.这对房地产投资有... 地铁对其沿线的房价具有一定的影响作用.通过GM(1,1)模型预测没有地铁影响下的房价,并与实际房价对比做差.从差值可以发现,地铁沿线房价受地铁影响明显上涨,并且随着地铁工程的推进,实际房价与预测房价的差值逐渐增大.这对房地产投资有一定借鉴意义. 展开更多

关键词 灰色预测模型 房价 地铁

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属性聚类网络和属性识别准则在期货价格预测中的应用 被引量：1

14

作者 张祎 严质彬 《哈尔滨商业大学学报（自然科学版）》 CAS 2003年第5期584-586,589,共4页

在属性测度概念的基础上,运用属性聚类网络和属性识别理论解决模式识别问题,该方法在期货价格趋势预测中获得了较为成功的应用.

关键词 属性测度 属性聚类网络 最大属性测度准则 期货价格趋势预测

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计算机基于时间序列的股价形态分析研究 被引量：1

15

作者 汤洋 唐典章 《计算机技术与发展》 2009年第10期1-5,10,共6页

提出了一种从股价时间序列中提取形态特征的股价研究方案。文中使用该系统对真实股市进行了仿真实验,并取得了很好的结果。系统可以使大家从在大量股票图线中寻找重要技术形态的繁重工作中解脱出来,有针对性地对出现这些形态的股票进行... 提出了一种从股价时间序列中提取形态特征的股价研究方案。文中使用该系统对真实股市进行了仿真实验,并取得了很好的结果。系统可以使大家从在大量股票图线中寻找重要技术形态的繁重工作中解脱出来,有针对性地对出现这些形态的股票进行更为深入的指标技术分析和基本面分析,从而提供更为完备、更为准确的投资策略。对于与股市波动直接利益相关的个人投资者而言,自动形态分析系统为他们提供专家级的第一手信息,帮助他们捕捉最佳的买卖时机。研究的算法可以在短时间内从海量的股价数据中搜索大量的形态样本,为相关研究人员提供帮助。 展开更多

关键词 计算机仿真 股价趋向预测 股市波动

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线性组合预测研究 被引量：1

16

作者 张晓如 高尚 梅亮 《科学技术与工程》 2007年第20期5237-5240,共4页

对传统的两个线性组合预测模型进行了研究,对模型I提出了改进算法,并且提出了一个新的线性组合预测模型Ⅲ。以美国加州电力日均价为例,与单一预测方法、线性组合预测I和线性组合预测II进行对比,线性组合预测模型III预测方法比较精确。

关键词 组合预测 电价 误差

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