钼精矿价格动态预测方法、理论及模型

1 钼资源市场及其供求关系分析

1．1 钼精矿市场及价格影响因素分析

1．1．1 钼精矿市场经济分析

1．1．2 钼精矿价格的影响因素分析

1．1．3 钼精矿价格的时间序列特点分析

1．2 钼精矿市场供求关系分析

1．2．1 钼的生产供应

1．2．2 钼的消费需求

1．2．3 钼的供需分析及展望

1．2．4 钼精矿上下游企业市场情况分析

1．3 本章小结

2 预测方法及预测理论

2．1 钼精矿市场及市场经济理论

2．1．1 市场与市场经济概念及联系

2．1．2 市场经济基本规律

2．1．3 有效市场假说

2．2 ARIMA时间序列预测方法

2．2．1 时间序列基本概念

2．2．2 ARIMA的数学定义

2．2．3 ARIMA建模过程

2．3 神经网络预测理论

2．3．1 BP神经网络

2．3．2 LSTM神经网络

2．4 改进的PS0-GRNN预测模型

2．4．1 GRNN模型

2．4．2 基于改进粒子群算法的GRNN模型优化

2．4．3 钼精矿价格预测模型的构建

2．5 灰色-马尔科夫预测模型

2．5．1 GM（1，1）模型

2．5．2 Markov模型

2．6 组合预测模型

2．7 本章小结

3 基于EMD-ARIMA-LSTM的时间序列多步预测

3．1 EMD及时间序列多步预测策略

3．1．1 EMD

3．1．2 时间序列多步预测策略

3．2 预测模型及数据选取

3．2．1 预测模型构建的基本思想

3．2．2 EMD-ARIMA-LSTM多步预测模型框架

3．2．3 建模数据选取与分析

3．3 EMD-ARIMA-LSTM多步预测模型构建

3．3．1 数据处理

3．3．2 数据分解

3．3．3 IMF线性和非线性识别

3．3．4 ARIMA多步预测模型构建

3．3．5 LSTM多步预测模型构建

3．3．6 预测模型集成

3．4 模型仿真与结果分析

3．4．1 仿真环境介绍

3．4．2 仿真实验设计

3．4．3 预测性能评价指标

3．4．4 仿真结果分析

3．5 本章小结

4 基于钼数据与EMD-ARIMA-LSTM的钼精矿市场价格动态预测

4．1 多维钼数据样本构建

4．1．1 钼价格数据

4．1．2 钼供需数据

4．1．3 宏观经济数据

4．2 钼精矿市场价格动态预测模型构建

4．2．1 预测模型原理

4．2．2 预测模型框架

4．2．3 数据的预处理

4．2．4 BP神经网络构建

4．3 实例仿真与应用分析

4．3．1 实例数据介绍

4．3．2 仿真环境介绍

4．3．3 预测性能评价指标

4．3．4 仿真实验设计

4．3．5 仿真应用

4．3．6 仿真结果分析及应用

4．4 本章小结

5 基于改进PSO-GRNN及灰色．马尔科夫模型的钼精矿价格动态预测

5．1 基于改进PSO-GRNN模型的钼精矿价格预测

5．1．1 指标构建与数据获取

5．1．2 数据预处理

5．1．3 模型训练

5．1．4 预测结果

5．2 基于灰色-马尔科夫模型的中国钼精矿价格预测

5．2．1 指标构建与数据获取

5．2．2 钼精矿年平均价格状态的划分

5．2．3 钼精矿价格状态转移概率矩阵的计算及预测值的确定

5．3 基于GM（1，1）和指数平滑法的动态组合预测

5．3．1 指数平滑法

5．3．2 动态组合预测

5．4 三种方法预测结果对比分析

5．5 本章小结

6 钼精矿价格敏感性分析

6．1 敏感性分析方法

6．2 矿业经济单因素敏感性分析方法

6．3 钼精矿价格敏感性分析

6．4 实例分析

6．5 本章小结

7 结论

附录 仿真实验的关键程序代码

参考文献2100433B

《钼精矿价格动态预测方法、理论及模型》系统地梳理了钼资源市场及其供求关系，分析了钼精矿市场及价格影响因素，介绍了钼精矿价格预测方法、预测理论及预测模型，实现了基于EMD-ARIMA-LSTM的钼精矿市场价格时间序列多步预测及仿真实验、基于改进PSO-GRNN及灰色-马尔科夫模型的钼精矿价格动态预测、基于GM（1，1）和指数平滑法的动态组合预测，并进行了钼精矿价格敏感性分析。该书对钼精矿价格预测、预测理论模型的构建及仿真实验具有较好的指导及参考意义。

《钼精矿价格动态预测方法、理论及模型》可供钼矿生产、加工、销售企业相关技术人员及研究人员参考使用，也可供价格预测领域有关人员参考。

模型预测方法是一种利用数学模型推测事物未来发展状况的定量预测方法。一个过程、设备或概念用一些变量作出数学表示的形式称为数学模型(mathematicalmodel)。如生产系统的投入-产出模型(AX Y=X，其中X为生产矢量，Y为最终需求矢量，A为投入系数，表示完成单位生产额所必须的投入额)。这种模型既可以对生产系统做出描述和解释，又可以做出预测，而且预测功能是多方面的。首先计算确立投入系数A，然后可根据总投入和总产品预测最终产品市场的供应量;再根据最终产品市场预测各部门生产量;还可根据最终产品市场预测中间产品需求量。

一般说来，对模型解释得越清楚时，越有利于作出有价值的预测，但是也不能绝对化，因为数学模型研究除了寻求客观的因果关系外，还有一个认识过程。如果人们的解释符合客观发展规律，才能做出比较符合未来状况的预测。对于描述再生性的现象，预测可以达到很精确的程度(如预测行星的运行轨迹)。可是在应用于预测经济、社会发展现象时，就要复杂而困难得多，因为人们在运用模型进行预测时，总是把数学表达的模型形式建立在假定预测对象未来的变化原因和机制与过去一样的基础上，但实际上不是这样。因此，尽管数学模型为人们提供了定量的预测方法，但是不能把这一方法看成是最科学的预测方法，更不能取代其他预测方法。

我国多数钼矿山生产的钼精矿主元素钼含量较低,杂质较高。除少数的钼精矿品位较高外,大多数钼精矿含Mo 在45 %～47 %。与美国和智利产的钼精矿比较,主元素含量低3～7 个百分点。 原因是从上世纪50 年代开始，执行钼精矿的标准是参照原苏联标准。尽管钼精矿质量不高,但符合现行国家标准。钼精矿质量与国外工业发达国家差距较大的原因，除执行标准较低外，从选矿工艺角度出发，我国钼精矿的含铅高。其主要原因是在辉钼矿选别过程中，特别是在精选作业中，没有使用抑制铅矿物的药剂 。 钼精矿中含钼达不到54 % ，这主要与选矿工艺有关。其原因主要是粗精矿再磨段数太少。大多数国内选矿工艺采用一段再磨，而国外选钼厂多采用两段甚至三段再磨。一段再磨的选矿工艺，由于辉钼矿单体解离度低，也导致了钼精矿含铅偏高。

《地下水动态预测方法及其应用》通过系统整理目前国内外常用的地下水动态预测方法，对各类方法的基本原理、应用步骤、适用条件及其局限性进行了较为深入的研究和探讨，结合作者多年来的应用实践，有针对性地选择一些代表性应用实例，使读者对各类方法有进一步的认识和理解。

《地下水动态预测方法及其应用》具有较强的理论性和实用性，可供从事地下水监测、评价、分析的工程技术人员使用，也可供水资源科研与管理人员和有关高校相关专业的高年级本科生和研究生阅读参考。