基于EMD-BP神經網絡方法的鈾資源產品價格預測研究.pdf

1、核能作為一種技術上成熟，成本上廉價，環(huán)境上清潔的新能源，遠遠比煤炭等傳統(tǒng)能源具有更大的經濟及環(huán)保優(yōu)勢。因此，隨著社會的不斷發(fā)展，核能作為一種即清潔又經濟的能源必將得到更加深入及廣泛的應用。而鈾礦作為核能的物質基礎，它對核能發(fā)展的重要程度就不言而喻。隨著我國核能發(fā)展規(guī)模的不斷擴大，國內鈾礦的儲量是否能滿足未來核能的發(fā)展成為一個嚴峻的問題。在此背景下，我國對鈾資源的需求就會越來越依賴國際市場，因此研究鈾資源產品價格走勢對我國在國際市場上進行

2、鈾資源產品的購買時機的決策具有重要的參考價值。本文根據(jù)鈾資源產品的價格波動特性，經過 EMD方法分解數(shù)據(jù)信號后，應用BP神經網絡方法對其價格進行預測。在借鑒前人利用EMD方法對價格序列信號進行分解及利用人工智能預測方法的基礎上，著重于鈾資源產品價格的預測，探討預測方法的科學性。
　　本研究分為三個部分：第一部分理論部分，對選題依據(jù)、背景及國內外的相關研究做了闡述，分別介紹了時間序列預測方法國內外的研究狀況、EMD方法（經驗模態(tài)分解

3、方法）及 BP神經網絡。最后主要是對 EMD算法和 BP神經網絡的組合方法進行簡介。第二部分實證部分。第一個分析是通過經驗模態(tài)分解方法對價格信號進行模態(tài)分解，根據(jù)模態(tài)分解后的本征函數(shù)序列及殘差項序列的特征對天然鈾價格的波動特征進行研究。第二個實證是傳統(tǒng)線性回歸模型預測的適應性檢驗，為 EMD-BP神經網絡預測方法提供一個科學性的比較。最后一個實證分析是基于 EMD-BP神經網絡方法的鈾資源價格預測，主要利用的是分解后的本征模態(tài)函數(shù)對原序