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基于智能计算的铁矿石消费预测
被引:1
作者:

蚩志锋
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机构: 信阳师范学院城市与环境科学学院

杨先武
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机构: 信阳师范学院城市与环境科学学院

谢文全
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机构: 信阳师范学院城市与环境科学学院
机构:
[1] 信阳师范学院城市与环境科学学院
来源:
关键词:
粒子群算法;
RBF神经网络;
铁矿石消费预测;
全局最优;
D O I:
暂无
中图分类号:
F426.1 [];
F224 [经济数学方法];
学科分类号:
0701 ;
070104 ;
摘要:
为了提高铁矿石消费量的预测精度,采用一种基于智能计算的时间序列预测方法。该方法首先对粒子群算法进行改进,然后利用它的全局寻优能力优化RBF神经网络的关键参数,最后了建立铁矿石的消费预测模型。实验结果表明:与其他预测方法相比,该方法预测精度较高,为铁矿石消费预测提供了一种新途径。
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