基于ARIMA与SVM的国际铀资源价格预测

• 作者: 郑荣 颜七笙
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 差分自回归移动平均 支持向量机 组合预测 国际铀资源价格
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 146-150
• 页数: 5页
• 分类号: TP39
• 字数: 4006字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1401-0234

摘要

由于国际铀资源价格时间序列数据的非线性性与非平稳性,使用单一的预测模型很难捕捉到其综合趋势.为了进一步提高模型的预测精度,建立了基于差分自回归移动平均(ARIMA)和支持向量机SVM的组合预测模型,并用PSO算法对SVM模型中的参数进行优化.将该方法应用于实际铀资源价格预测,并与单一的ARIMA模型和SVM模型进行比较.仿真实验结果表明,该组合预测模型实现了对铀资源价格数据更为准确的预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	颜七笙	东华理工大学理学院	62	274	10.0	14.0
2	郑荣	东华理工大学理学院	2	14	1.0	2.0