基于BPNN与ANFIS的铀矿产品价格时间序列预测比较研究

• 作者: 戴剑勇 杨仕教 王元元
• 来源期刊: 金属矿山
• 学科: 工学
• 关键词: ANFIS BP神经网络 时间序列 价格预测
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 采矿工程
• 页码范围: 24-27
• 页数: 4页
• 分类号: TD8
• 字数: 2390字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-1250.2008.05.006

摘要

矿业项目投资决策系统涉及到矿产品价格、生产成本、市场需求及风险利率水平等主要变量,其中,矿石价格起主导作用,且其波动性呈非线性特征,难以用经典的时间序列理论来预测,因而难以实现矿业投资决策系统的最优化.以铀矿资源为例,采用BP神经网络与自适应模糊推理系统(ANFIS)技术,并结合时间序列技术分别建立铀矿产品价格的BP神经网络和ANFIS时间序列模型,并对铀矿产品价格的预测进行了比较分析,研究结果表明,铀矿石价格的ANFIS时间序列比BP神经网络时间序列具有较好的预测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨仕教		113	975	16.0	27.0
2	戴剑勇		69	205	8.0	9.0
3	王元元		2	10	2.0	2.0