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基于组合模型的国内矿产资源消耗预测
中文名称: 基于组合模型的国内矿产资源消耗预测
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论文编号: 4143453收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Consumption Forecast of Domestic Mineral Resources Based on Combinational Model
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 计算数学
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 组合预测模型 铜资源 神经网络 灰色系统理论 时间序列
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论文摘要: 铜作为一种不可再生的基础材料和重要的战略物资,它的消耗量仅次于铝,中国已成为全球最大的铜消耗国,国内需求旺盛,但是铜矿资源短缺,已成为制约我国经(略).我国铜矿资源进口量大,但在国际市场丧失话语权.国内铜工业的健康发展面临着巨大的挑战,因此科学准确的对国内铜的消耗量进行预测,是矿产资源管理者做出正确决策的前提(略)各种复杂多变的市场信息,很难做出正确的决策,如何准确的对铜消耗量进行预测成了当前金属矿业的迫切的需求. 但是目前我国对铜的消耗量预测方面(略)的问题,例如:预测趋势不正确,预测精度不高等,这方面的研究还主要应用定性预测,预测的结果并不是很理想,一些很好的预测模型还没有应用到这个领域,针对这个问题,本文在四川省教育厅科研项目,主要矿产资源消耗预测技术研究及应用课题的支持下,提出了将现今比较流行的预测模型应用于(略)预测之中,以提高铜的消耗量的预测精度的解决方案. 论文的第一部分是对预测模型的意义和特点进行分析,影响铜的消耗量的主要因素进行分析,并在此基础上(略)测方法例如灰色预测模型,指数平滑预测模型和BP神经网络等预测模型及特点进行综述,并分析上述的模型在应...
As the basis for a non-renewable materials and imp(omitted)ategic, and consumption(omitted) is second only to aluminum,China has become the world's largest consumer of copper in the world,However,both highly demand of copper and its shortage has restricted the economic development of(omitted)though China imports a huge amount of copper every year,(omitted)s less important role in the world copper market.Therefore,the steady and rapid developmen(omitted)omestic industry of copper great challenges. With ...
目录:
摘要第4-6页
Abstract第6-8页
第1章 绪论第11-16页
  ·选题背景第11-13页
  ·研究意义第13-14页
  ·研究现状第14-15页
  ·本文的研究思路第15-16页
第2章 预测模型的介绍第16-30页
  ·人工神经网络简介第16-21页
    ·人工神经网络的原理及特点第16-19页
    ·BP神经网络模型的基本结构模型第19页
    ·神经网络的局限与优化第19-21页
  ·灰色系统预测模型的简介及其特点第21-24页
    ·灰系统预测模型算法描述第21-23页
    ·灰色预测模型的特点第23-24页
  ·时间序列预测模型及特点第24-27页
    ·指数平滑预测模型的算法描述第24-26页
    ·指数平滑法的特点第26-27页
  ·组合预测模型预测模型第27-30页
    ·组合预测原理第27页
    ·组合预测分类结构第27-30页
第3章 影响我国铜资源消耗的基本因素第30-42页
  ·铜的概述第30-31页
  ·中国铜消耗的影响因素分析第31-33页
  ·中国铜资源的供应第33-35页
    ·国内铜的供应情况第33-34页
    ·铜产量的统计第34-35页
  ·中国铜的需求第35-42页
    ·中国铜需求概述第35-36页
    ·铜下游终端需求概述第36-42页
第4章 组合预测方法在铜消耗量预测体系中的应用第42-64页
  ·整理收集资料与数据第42-44页
    ·明确预测目标第42页
    ·收集整理与预测对象有关的历史数据和资料第42-43页
    ·数据分析第43-44页
  ·影响因素关联度分析第44-51页
    ·分析方法第44页
    ·各因素灰色关联度分析第44-51页
  ·建立数学模型第51-61页
    ·人工神经网络预测模型(简称ANN)第52-54页
    ·灰色系统预测模型第54-56页
    ·三次指数平滑预测模型第56-57页
    ·组合预测系统实现第57-61页
  ·预测结果分析第61-64页
结论第64-66页
致谢第66-67页
参考文献第67-69页
攻读学位期间取得学术成果第69页
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