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基于 BP神经网络的黄金价格非线性预测

张延利

黄金 doi:10.11792/hj20130703

针对黄金价格的非线性特征和神经网络的自身特点,利用BP神经网络建立了黄金价格的非线性预测模型。实证研究结果表明,BP神经网络模型具有较好的预测精度,可以为黄金投资和宏观经济决策提供一定的参考依据。

关键词: 黄金价格 , ARMA模型 , GARCH(1,1)模型 , BP神经网络

基于 RBF神经网络的黄金价格非线性预测

张延利

黄金 doi:10.11792/hj20140903

在对黄金市场进行分析时,通常根据黄金价格数据自身特点选取合适的模型进行建模预测,但因黄金价格数据本身的非线性特征比较明显,模型的选取往往较为困难,预测精度不高。利用神经网络的特性,建立了RBF神经网络,有效地解决了模型选择不当的难题。实证表明,RBF神经网络建立的非线性模型预测精度较高。

关键词: 黄金价格 , 非线性预测 , ARMA模型 , GARCH模型 , RBF神经网络

单台风力机风速和气温的实时预测系统开发

吴兵恒 , 宋梦譞 , 陈凯 , 张兴

工程热物理学报

为了应对全球性能源危机和环境污染,各国争相开发利用可再生能源,目前风能是最具大规模商业化开发利用潜力的可再生能源之一.在利用风能进行发电时,开发一个针对风速和气温的实时预测系统对于风电场电力系统的调度和安全稳定运行具有重要意义.本文介绍了基于清华大学建筑设计院楼顶的单台聚风型风力机的一个实时预测系统,此预测系统使用时间序列法中的ARMA (Auto Regression Moving Average)模型对风速和气温进行预测,其可靠性和精确度通过比较预测结果与超声波风速仪的测量数据得到验证.

关键词: 风力机 , 风速 , 温度 , ARMA模型 , 实时预测

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