赵庆
,
王志强
黄金
doi:10.11792/hj20140302
黄金作为一种特殊的贵金属，不仅其本身具有货币和商品的双重功能，而且对经济领域有着重要影响，因此预测黄金价格趋势对社会经济发展具有重要意义。文中提出了一种新的预测方法：首先采用HP滤波将时间序列分解为趋势要素序列和周期波动序列；然后针对不同序列的性质，对趋势要素序列采用自回归模型（ AR）拟合预测，对周期波动序列采用ARMA-GARCH族模型拟合预测；最后将两个预测序列相加与原序列比较；预测结果在模型精度和范围上均令人满意。
关键词:
黄金价格预测
,
HP滤波
,
自回归模型( AR)
,
GARCH族模型
李红娟
,
熊文真
钢铁
doi:10.13228/j.boyuan.issn0449-749x.20150609
针对钢铁企业副产煤气系统产消量频繁波动，不平衡现象比较严重，供需之间的平衡程度对钢铁企业的生产成本、能源消耗情况影响较大，并且钢铁企业中工序、设备繁多，每道工序都涉及多种能源介质的问题，利用HP滤波、支持向量机分类（SVC）、最小二乘支持向量机(LSSVM)和Elman神经网络的特性建立了SVC-HP-ENN-LSSVM模型，并根据用能设备的能源利用特点和预测结果对副产煤气进行优化调度。模型应用表明：所建预测模型对煤气系统的预测平均相对误差小于4%，满足工业生产需要。根据预测结果进行的优化调度解决了煤气系统的不平衡问题，应用于钢铁企业典型工况，主工序可降低10%左右能耗，应用其自备电厂（一年按照330天计算），可多产蒸汽约104148 t，节能约9998208 kg标煤。
关键词:
支持向量机分类
,
HP滤波
,
Elman神经网络
,
最小二乘支持向量机
,
优化调度
