典型文献
基于ARIMA-BP神经网络动力煤期货价格预测
文献摘要：
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.
文献关键词：
ARIMA;BP神经网络;动力煤;价格预测
中图分类号：
作者姓名：
金永超;庄晓蝶;王仁放;曹倩
作者机构：
华北理工大学 理学院,河北 唐山 063210
文献出处：
引用格式：
[1]金永超;庄晓蝶;王仁放;曹倩-.基于ARIMA-BP神经网络动力煤期货价格预测)[J].华北理工大学学报（自然科学版）,2022(02):92-98
A类：
B类：
ARIMA,动力煤期货,期货价格预测,电力需求,火力发电,发电量,波动幅度,国家能源安全,安全带,预测数据,实际数据,预测误差,神经网络预测,线性规律,拟合精度,加完
AB值：
0.206725
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
