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基于BP神经网络的煤炭价格预测模型

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为了预测煤炭价格,本文基于非线性协整的BP神经网络,结合多元线性回归技术建立了综合预测模型.通过计算相关系数,选取了7个影响因素并收集它们的历史数据,用SPSS对其进行多元回归分析计算各因素的β系数,通过对比分析确定了5个主要因素.然后将各因素数据代入回归模型,得到每个因素的影响程度值并排序,发现秦皇岛港影响程度最大的因素为经济景气指数,影响程度最小的因素为煤炭进口量.

计量经济学回归模型、经济景气指数、煤炭价格

F224;F426.8;F724.6

2020-09-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共2页

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