人工神经网络钢材价格分析与预测

人工神经网络在股票价格预测中的应用 作者：施航，马琳达 作者单位：贵州大学电气工程学院,贵州,贵阳,550003 刊名：电脑开发与应用 英文刊名：computerdevelopment&applications 年，卷(期)：2007,20(9) 被引用次数：3次 参考文献(3条) 1.董长虹matlab神经网络与应用2005 2.吴晓莉;林哲辉matlab辅助模糊系统设计2002 3.周开利;康耀红神经网络模型及其matlab仿真程序设计2005 本文读者也读过(6条) 1.安静.曾成顺.anjing.zengcheng-shunbp算法改进及其在股票价格预测中的应用[期刊论文]-电气传动自动化 2009,31(6) 2.李杰.lijie基于bp算法的股价预测模型实证分析[期刊论文]-科技广场2006(10)

自1980年我国开始实施住宅制度改革以来,商品住宅价格的确定已成为我国住宅市场的核心问题,也是各级政府房地产业宏观管理与调控的指示灯,商品住宅价格的变化直接关系到广大消费者的切身利益,是社会关注的热点问题。因此,本文从市场价格的确定机制出发,寻求影响商品住宅价格的因素,并采用bp人工神经网络定量分析这些影响

精品文档 。1欢迎下载 钢材价格走势分析 概要： 一、宏观经济数据显示，二季度经济增速保持强劲，但三季度将有所放缓。 二、从成本看，铁矿石价格完成筑底，将推动钢价上涨，并录得相对更大涨幅。 三、从当前供需情况看，矿价比钢价上涨力度更大，钢厂减产压力依然较大。库存在 钢厂开始减产的情况下加速下降。年内第二个开工潮将提升需求量。供需情况阶段性好转。 四、由于宏观经济减速，本轮上涨是反弹而非反转，体现出一种交易性机会。 鉴于上述原因，我们认为：受到金融市场的影响，在资金面、股市和美元的带动下， 钢价在7月中下旬提前启动反弹，震荡整理后，将在8月底9月初实际需求的配合下展开上 攻。既然是修复性反弹而非反转，上涨持续时间将比较有限，而且不确定性较强。稍有风吹 草动，即回引起市场各方力量操作行为的变化。但与金融市场不同，钢材第二个需求高峰这 一因素确定性要更强，这一阶

建筑用钢材价格的预测问题已经成为建筑开发商的一大难题．随着市场经济的发展以及经济体系日趋复杂．人们已经确定了很多对钢材价格有影响的经济指标。但所选择的经济指标彼此之间出现的关联及不独立性．导致了信息重叠。本文建立了影响钢材价格的指标体系。综合运用主成分分析法和bp神经网络方法对指标进行了预处理并建立模型。对钢材价格进行预测。

2010年-2011年杭州市钢材信息价汇总 hrb335hrb400备注 1月402938683970 2月402939193970 3月406839193970 4月456244824554 445943264377 3月16日至3月31 日价格 5月456244824552 6月427341064179 427941264249 5月16日至5月31 日价格 7月413239634058 8月425141644239 9月444243284469 10月456445194710 464645324693 9月16日至9月30 日价格 11月466846754835 12月493448985031 497349605068 11月16日至11月 30日价格 1月493449455071 2月

钢材价格材料单价钢材价格材料单价 单位(吨)单位(m/m2)单位(吨)单位(m/m2) 1镀锌钢管dn200m21933.41kg/m6000200.465750192.11 2镀锌钢管dn150m16518.88kg/m5800109.505600105.73 3镀锌钢管dn125m14015.94kg/m575091.66575091.66 4镀锌钢管dn100m11411.5kg/m575066.13585067.28 5镀锌钢管dn80m88.58.84kg/m575050.83585051.71 6镀锌钢管dn65m75.57.04kg/m575040.48585041.18 7镀锌钢管dn50m605.17kg/m575029.

钢材价格波动规律与趋势分析 价格是市场的核心，价格的不断变化是市场风险的主要表现。在 市场上我们是能够看到价格不断变化的，而价格的变化是否有一定的 规律性？通过对某钢铁行业客户调研分析发现，产品价格变化左右着 钢铁企业的经营状况，在激烈的市场竞争及价格不断波动局面之下， 精细化的成本管理是钢企赖以生存的根本，下面以钢材（以存在期货 市场的螺纹钢为例）价格变化为例寻找价格变化的规律性。 一、影响钢材价格变化的因素分析： ①外部宏观因素 与其他商品一样，钢材的市场供应受包括经济周期、宏观政策、行业 政策、进入壁垒、区域发展状况、进口等因素影响，市场需求受经济 发展阶段、政策影响、人口与消费半径、消费升级变化、区域消费能 力、出口等因素影响，以上因素通过影响市场供需的变化，成为影响 钢材价格变化的外部因素。 而作为基础工业品，经济周期因素是影响钢材价格变化的最重要 因素，经济周期的高

历年的钢材价格单位：元/吨 年份200520062007200820092010201120122013 国标二级螺纹钢352033403900492038444150458339823628 无缝钢管219*10mm47615960578852854747 高线6.5mm355034103880496036654210436040033627 中厚板20mm524042104725583038224615453040053726

钢材价格换算表 编号材料名称型号规格单位价格品牌价格（吨）理论重量（kg）外径 1角钢l30*3米4.3226501.63 2角钢l40*4米7.6326502.88 3角钢l50*5米19.0850603.77 4槽钢6#米18.4230106.12 5槽钢8#米24.3430108.088 6槽钢10#米31.18301010.36 7槽钢12#米45.75301015.2 8圆钢φ6米0.9040600.222 9圆钢φ8米1.6040600.395 10圆钢φ10米2.5140600.617 11圆钢φ12米3.6140600.888 12圆钢φ14米4.9140601.21 13圆钢φ16米6.4140601

厂家名称钢材类型钢材名称粗料价格精料价格热处理应用 mek47282预加硬,毋须淬火高耐磨高韧性之塑胶模 x13t6w(236)152168淬火高耐磨高耐腐蚀镜面模具 x13t6w(236h)152168预加硬,毋须淬火高耐磨高耐腐蚀镜面模具 smv3w118132淬火压铸模,挤压模,塑料模 adc3136151淬火压铸模,挤压模 718s6577预加硬,毋须淬火塑料模之内模件 718h6577预加硬,毋须淬火塑料模之内模件 s136122137淬火耐腐蚀镜面模具 s136h132148预加硬,毋须淬火耐腐蚀镜面模具 optimax264275淬火光学级镜面不锈钢模 elmax820854淬火高耐磨耐腐蚀性塑料模具 corraxs336193201淬火高耐腐蚀

長:寬:高(正方體)長: 6080903.3912/kg 1數量 .3.3912總重量 1.237958單價 196.6896材料費 半徑:長度:(圓柱體) 2006059.1576 1數量 59.1576總重量 58單價 3431.1408材料費 长宽高120/h 3500030030010 欧洲牌号 对应壹胜 百牌号 1.2379xw-42 caldiecaldie vanadis- 4e vanadis 4extra superclea n toolox33618t 1.3343em2/s600 vanadis- 23 assab pm23 superclea n/asp23 钢材 加工费 数控(车，铣) 磨床 规格 ￥136.00 ￥465.00 ￥30.00 ￥260.00 材料费ticn/渗氮 铣

产品品牌型号 钢种类 型 lkm特殊钢lkmp20（改良版）p20 lkm特殊钢lkmp20（改良版）p20 lkm特殊钢lkmp20（改良版）p20 lkm特殊钢lkm2311p20 lkm特殊钢lkm2311p20 lkm特殊钢lkm2312p20 lkm特殊钢lkm738p20 lkm特殊钢lkm738p20 lkm特殊钢lkm738hp20 lkm特殊钢lkm738hp20 lkm特殊钢lkm838hsp20 lkm特殊钢lkm808ep21 lkm特殊钢lkm2711p20 lkm特殊钢lkm2711p20 lkm特殊钢lkm2711p20 lkm特殊钢lkm818hp20 lkm特殊钢lkm818hp20 lkm特殊钢lkm818hp20 lkm特殊钢lkm420420 龙 lkm特殊钢lkm420

基坑变形人工神经网络预测及其网络参数优化——基坑变形人工神经网络预测受网络参数的影响较大，选取适当的网络参数才能得到较优的预测结果。本文介绍了人工神经网络原理及其网络参数的优化方法。以挡土桩桩顶水平位移预测为例，说明其具体预测步骤及网络参数优...

人工神经网络预测软土地基沉降——简要介绍了高速公路软土地基的基本性质和对高速公路的主要影响，充分运用人工神经网络较强的非映射能力来预测软土地基的沉降，利用实测资料来对复杂的非线性的土工结构进行直接建模，并计算出软土地基的沉降值，获得满意的效果...

人工神经网络在预测软基沉降中的应用研究——依据影响软土路基沉降的因素选取参数建立了bp神经网络预测最终沉降量模型，利用已建高速公路沉降数据，进行了软土地基最终沉降量的预测，取得了较为理想的效果。证明神经网络法能避免传统方法计算过程中各种人为因素...

根据建筑物实测沉降利用人工神经网络理论,建立了前馈网络预测模型并提出新的学习算法,结合某建筑物纠偏工程实例对建筑物沉降进行了预测.预测结果表明神经网络方法是可行且有效的.

鉴于前人推导的镐形截齿破岩截割阻力和截割比能耗的理论公式计算值与实际值相差较大以及最优截槽宽没有定量表示,文中选取岩石密度、单轴抗压强度、抗拉强度、静态弹性模量等为影响因子,建立了bp预测网络模型,并利用此模型对我国常见的4种岩石镐形齿截割参数进行了预测。检验及预测的结果表明建立的预测网络运行稳定,预测结果良好,对截割力的预测优于理论计算结果,对截槽宽和截割厚度最优比值、截割比能耗的预测结果良好,相对现有理论的计算和经验公式计算精度有了很大提高,能更好的满足工程要求。

人工神经网络是在模仿人脑处理问题的过程中发展起来的新型智能信息处理理论,通过对人工神经网络及bp网络的基本原理与特征的分析,建立了工程估价预测模型.

从全球钢材价格走势看，2017年cru综合指数呈w型走势，除4、5、6、11、12月份钢材价格环比下降外，其他月份钢材价格均呈上升的趋势9月份cru综合指数达到180点，是2013年3月以来的高点。12月份，cru钢材综合价格指数为174．4点，环比增加1．9点，增幅为1．1％；同比增长7．7％。

基于人工神经网络的区域性房地产价格预测系统理论研究

人工神经网络在岩土参数反分析中的应用——在运用人工神经网络对深基坑岩土参数进行反分析的基础上，将pso与bp算法相结合。充分发挥pso全局寻优的能力和bp算法局部细致搜索优势，并通过实例验证了方法的可行性。可以看出，运用该方法可以使学习效率增高，收敛速...

简述传统的结构近似重分析技术的缺点与不足,介绍bp网络的原理、算法,利用bp网络能够实现从n维设计空间到m维任意非线形映射的特点,通过不同设计变量的训练样本集对bp网络进行训练,然后输出拟合值。经过分析,证明在结构近似重分析中,采用bp神经网络能很好地实现从设计变量到结构响应之间的映射。