基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)冶金產(chǎn)品價(jià)格的決策與分析.pdf

1、2008年受經(jīng)濟(jì)危機(jī)的影響，我國(guó)鋼鐵行業(yè)受到了巨大的沖擊，嚴(yán)重影響了鋼鐵下游行業(yè)----機(jī)械工業(yè)、汽車(chē)制造業(yè)、建筑業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)等這些影響我國(guó)經(jīng)濟(jì)命脈的重工業(yè)。2009年在國(guó)家的扶持和全球經(jīng)濟(jì)形式好轉(zhuǎn)的情況下，鋼鐵行業(yè)才逐漸回升。鋼鐵行業(yè)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的支柱行業(yè)，其發(fā)展影響著整個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)及其下游的諸多行業(yè)。本文應(yīng)用智能信息處理技術(shù)，通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法搭建用于冶金產(chǎn)品價(jià)格預(yù)測(cè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，較準(zhǔn)確地定量預(yù)測(cè)出冶金產(chǎn)品價(jià)格的走勢(shì)，為鋼

2、鐵企業(yè)提早掌握市場(chǎng)動(dòng)向，企業(yè)做出正確的決策提供了依據(jù)。
　　 本文分析了影響我國(guó)冶金產(chǎn)品價(jià)格的諸多因素，從宏觀經(jīng)濟(jì)走向、固定資產(chǎn)投資、供求關(guān)系、原材料、國(guó)際市場(chǎng)這五個(gè)影響我國(guó)冶金產(chǎn)品價(jià)格的主要因素中確立了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入?yún)?shù)，分別是國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、居民消費(fèi)支出、固定資產(chǎn)投資、粗鋼產(chǎn)量、鋼材出口量、國(guó)內(nèi)鐵礦石產(chǎn)量、鐵礦石進(jìn)口量、鐵礦石國(guó)際協(xié)議價(jià)變化率本文選擇BP(Back-Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模。通過(guò)實(shí)驗(yàn)確定了模型的

3、層數(shù)及神經(jīng)元個(gè)數(shù)和權(quán)值矩陣。使用Levenberg-Marquardt算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了改進(jìn)，減少了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時(shí)間，提高了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂精度。通過(guò)遺傳算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，用遺傳算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化。構(gòu)建了冶金產(chǎn)品價(jià)格預(yù)測(cè)模型。最后，使用MATLAB對(duì)模型進(jìn)行仿真、訓(xùn)練、驗(yàn)證和預(yù)測(cè)。結(jié)果充分證明本文所搭建的冶金產(chǎn)品價(jià)格預(yù)測(cè)模型具有較快的訓(xùn)練速度和較高的預(yù)測(cè)精度，能夠?qū)ξ覈?guó)冶金產(chǎn)品的價(jià)格走勢(shì)進(jìn)行較準(zhǔn)確