gmdh算法的改进及煤炭市场系统的预测与预警分析-improvement of gmdh algorithm and prediction and early warning analysis of coal market system.docx

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gmdh算法的改进及煤炭市场系统的预测与预警分析-improvement of gmdh algorithm and prediction and early warning analysis of coal market system

承诺书本人声明所呈交的博/硕士学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。本人授权南京航空航天大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(必威体育官网网址的学位论文在解密后适用本承诺书)作者签名:日期:摘要煤炭能源是关系到我国国计民生的重要生产资料,对国家经济建设发挥着重要的作用。近年来煤炭市场供需比例的严重失调,价格波动的频繁发生尤其是煤价的暴涨、暴跌,严重妨碍了煤炭产业健康发展,对国民经济发展造成了不良影响,对社会稳定和人民生活造成了很大危害。因此,为保障煤炭市场正常运行,对煤炭市场系统的预测预警研究具有十分重要的现实意义。本文以煤炭市场系统为研究对象,采用GMDH方法对其进行预测、预警研究。文中首先对GMDH算法进行了改进:提出“符号表达式法”和“权系数向量法”,实现了GMDH建模后最优模型表达式的直接显示;利用“初始变量添加法”有效解决了建模过程因中间变量保留不当丢失有用信息的问题;基于集成学习思想,运用GA采用惩罚性划分样本构造差异性学习器个体的方法,设计实现了基于GA的GMDH选择性集成算法;通过Matlab的GUI编程实现了“带显性表达式的GMDH建模器”工具的设计。然后,依据设计的煤炭市场系统预警要求,利用“带显性表达式的GMDH建模器”工具分别构建了煤炭价格、供给和需求的预测模型,接着利用BP 神经网络和GMDH方法求出了上述三个预测模型中各影响因素的预测值,进一步求出了2008 年煤炭价格、供给和需求的预测值。最后,根据预测的2008年煤价涨幅和煤炭供需比,结合煤炭市场系统综合预警方案指出我国2008 年煤炭市场系统处于重警,发出橙色警示灯。该预警结果与2008年煤炭市场系统实际运行状况基本一致,表明了GMDH方法是一种适合于煤炭市场系统预测与预警的有效方法。关键词:煤炭价格,煤炭供给,煤炭需求,GMDH改进,BP 神经网络,预测,预警ABSTRACTThecoalenergyisanimportantmeansofproductionwhichrelatedtoChinasnationaleconomy andpeopleslivelihood,andplaysanactiveandimportantroleinthenationaleconomicconstruction. Inrecentyears,theseriousimbalanceontheproportion ofsupplyanddemandofthecoal market,and frequentpricefluctuations,especiallysoaringorplummetedcoalprices,severelyhandicapedthe healthydevelopmentofthecoalindustry,hadhadanegativeimpactonnationaleconomic development,greatdamagesonsocialstabilityandpeopleslives.Therefore,inordertoprotectthe thecoalmarkettokeepnormaloperationofthecoalmarket,doingresearchaboutforecastandearly warning ofcoalmarketsystemhasa veryimportantpracticalsignificance.Inthispaper,tryingtouseGMDHmethodtodosomeresearchofpredictictionandthewarning ofthecoalmarketsystemregardedastheresearchobjectofthispaper.First,thepaperpresents severalimprovementsofGMDHalgorithm:theproposedsymbolicexpressionmethodandthe weightcoefficientvectormethodareusedtoobtaintheexplicitoutputexpressionofGMDH networkdirectly;theinputvariables(i.e.,thefirst layernodes)arealwaysincludedinthecandidate poolofthepartialpolynomial

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