基于LSTM的钼精矿市场价格动态预测研究

目录

声明

1 绪论

1.1 研究背景

1.2 研究目的及意义

1.2.1 研究目的

1.2.2 研究意义

1.3 国内外研究现状

1.3.1 钼精矿价格国内外研究现状

1.3.2 时间序列预测方法国内外现状

1.3.3 国内外研究现状评述

1.4 主要研究内容及技术路线

1.4.1 主要研究内容

1.4.2 技术路线

1.5 本章小节

2 相关理论方法

2.1钼精矿市场及市场经济理论

2.1.1 市场与市场经济概念及联系

2.1.2 市场经济基本规律

2.1.3 有效市场假说

2.2 ARIMA时间序列预测方法

2.2.1 时间序列基本概念

2.2.2 ARIMA的数学定义

2.2.3 ARIMA建模过程

2.3 神经网络预测理论

2.3.1 BP神经网络

2.3.2 LSTM神经网络

2.4 本章小结

3 钼精矿市场及价格影响因素分析

3.1 钼精矿市场经济分析

3.1.1 钼精矿储量及产能

3.1.2 钼市场产业现状

3.1.3 钼精矿供需分析

3.2 钼精矿价格的影响因素分析

3.2.1 经济因素的影响分析

3.2.2 政策因素的影响分析

3.3.3 不确定性影响因素分析

3.3 钼精矿价格的时间序列特点分析

3.4本章小结

4 基于EMD-ARIMA-LSTM的时间序列多步预测方法

4.1 EMD及时间序列多步预测策略

4.1.1 EMD

4.1.2时间序列多步预测策略

4.2 预测模型及数据选取

4.2.1预测模型构建的基本思想

4.2.2 EMD-ARIMA-LSTM多步预测模型框架

4.2.3建模数据选取与分析

4.3 EMD-ARIMA-LSTM多步预测模型构建

4.3.1 数据处理

4.3.2 数据分解

4.3.3 IMFs线性和非线性识别

4.3.4 ARIMA多步预测模型构建

4.3.5 LSTM多步预测模型构建

4.3.6 预测模型集成

4.4 模型仿真与结果分析

4.4.1 仿真环境介绍

4.4.2 仿真实验设计

4.4.3 预测性能评价指标

4.4.4 仿真结果分析

4.5 本章小结

5 基于多维钼数据的钼精矿市场价格动态预测

5.1 多维钼数据样本构建

5.1.1 钼价格数据

5.1.2 钼供需数据

5.1.3 宏观经济数据

5.2钼精矿市场价格动态预测模型构建

5.2.1预测模型原理

5.2.2预测模型框架

5.2.3数据的预处理

5.2.4 BP神经网络构建

5.3实例仿真与应用分析

5.3.1 实例数据介绍

5.3.2 仿真环境介绍

5.3.3 预测性能评价指标

5.3.4 仿真实验设计

5.3.5仿真应用

5.3.6 仿真结果分析及应用

5.4 本章小结

6 研究结论与展望

6.1 结论

6.2 研究不足及展望

附录A

参考文献

在读期间的相关工作

致谢