基于MLP与RBF神经网络的钼金属价格预测方法研究

• 作者: 梁元欣 邵必林
• 来源期刊: 中国钼业
• 学科: 工学
• 关键词: 钼 神经网络 MLP RBF 价格预测
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 市场动态
• 页码范围: 54-60
• 页数: 7页
• 分类号: TP183
• 字数: 5302字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13384/j.cnki.cmi.1006-2602.2016.05.014

摘要

钼是一种十分重要的有色金属资源,但现有针对钼金属价格进行分析和预测的方法一般无法较好地对其变化规律进行准确刻画.本文通过对制约钼金属价格的因素进行探究,并尝试采用多层感知器(MLP)与径向基函数(RBF)神经网络算法,分别构建钼金属价格预测模型并进行实际价格预测,得出MLP与RBF神经网络算法的相对误差平均值分别为0.57％和19％,同时对结果进行多角度对比分析,表明MLP算法不仅简洁直观,而且具有较好的合理性与可靠性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邵必林		84	498	12.0	18.0
2	梁元欣		1	7	1.0	1.0