基于ARIMA模型对氧化钕价格的预测分析

稀土产品的价格受多方因素影响,而且各个因素之间有着极其复杂的关联。通常,稀土产品月度价格数据是非线性、非平稳的,相应的给预测增加了难度。近年来,稀土永磁材料发展迅速,为此选用其主要原料之一素有稀土价格"晴雨表"之称的氧化钕月度价格为例,建立非平稳时间序列ARIMA(3,1,3)模型,以2013年～2017年数据为基础对2018年～2020年氧化钕出口月度价格进行预测分析,并用真实观测值与预测值进行预测拟合精度分析。结果表明,该模型拟合精度较高、适用性较强,可为稀土产品市场信息的准确预测提供参考,同时还对稀土企业及投资者给出了管理及中短期投资建议。     

基于CFD和时间序列的计量活门阀芯压力预测模型

为描述某活门阀芯处的压力,提出使用CFD技术并结合时间序列分析方法对阀芯处的压力进行建模.对燃油计量系统进行流场仿真,在阀芯处设置monitor以获取压力值;对获取的压力值采用时间序列方法进行分析,建立该序列的ARMA-ARCH模型.使用该模型进行预测并与原始序列对比,结果表明该模型拟合较好.     

储罐底板腐蚀的预测研究

影响储罐底板腐蚀的因素很多，它的腐蚀深度和腐蚀速度是随时间变化的灰色量。为了预测储罐底板的腐蚀状况，掌握储罐底板腐蚀的基本规律，应用灰色理论中的GM(1，1)模型对储罐底板腐蚀速度的实际统计数据进行了灰色动态拟合，建立了相应的预测方程，对储罐底板的腐蚀深度和腐蚀速度进行了预测，并建立了残差值的GM(1，1)模型对原预测值进行补偿，从而提高了预测精度和平稳度，为储罐腐蚀防护提供了科学的依据。     

巴克莱最新公布2008年基本金属价格预测

在巴克莱最新公布的2008年价格预测中,随同2007年7月份的民意预测价,2008年巴克莱对于基本金属的预测价格变化很大。2007年价格走势下降了一个大平台。对比2007年实际价格走势,大多数人预测今年的价格都将回落,除了锡价有4％的涨幅外,其他基本金属价格均有所下降。其中铅价预计’卜跌3％,铝下跌4％,铜价下跌5％,锌价下跌26％镍价下跌25％。     

用AR模型预测Ni-TiN复合镀层中纳米TiN粒子复合量

为了掌握不同试样Ni-TiN复合镀层中纳米TiN粒子复合量变化趋势,采用时间序列分析方法对复合镀层中纳米TiN粒子复合量建立AR模型,利用该模型对其复合量变化趋势进行预测分析,并把预测值与实验测试结果进行比较。结果表明,可根据该模型预测Ni-TiN复合镀层中纳米TiN粒子复合量,预测效果较好,平均误差为5.2884%。     

1993年铝价与上年的持平1995年铝将供不应求

据著名的国际铝生产者安东尼·伯德协会的专家预测,1993年国际市场铝价将与1992年的持平,不会有大的波动。他们认为,国际市场上铝仍然供大于求,价格不会升高。目前,国际市场上的铝价为1186美元/t 左右。据他们预测,1993年全球对铝的需求量将比1991～1992年的增长1.5%;1994年全世思铝的需求     

小波变换和DGM(2,1)预测自然时效ZL305A铝合金的强度

针对自然时效处理ZL305A铝合金抗拉强度变化不均匀的特点,运用小波变换和灰色DGM(2,1)模型相结合,对其抗拉强度变化趋势进行预测。利用小波变换去除原始时间序列中的噪声,然后以生成的新时间序列建立DGM(2,1)模型,实现对原始时间的预测。结果表明,小波DGM(2,1)预测的平均误差仅为0.466 5%,最后一期的误差为-0.260 76%,分别比GM(1,1)模型减小了1.228%和65.066 2%。     

基于灰色GM（1，1）模型埋地金属管道腐蚀速率预测

本文针对历年来某条埋地管道腐蚀速率变化较大的特点,运用具有适用性广,预测准确率高等优点的灰色系统预测模型及灰色GM（1,1）模型对其腐蚀速率进行预测,并对模型精度进行了分析和检验。建立的GM（1,1）模型经拟合精度检验（C=0．1340,P=1．00）,模型判为优,预测精度高,能达到预测要求。最后,验证了灰色GM（1,1）模型用于埋地管道腐蚀趋势的可行性及有效性。     

有色金属价格波动率对中国股票市场预测的应用(英文)

研究的主要目的在于检验有色金属期货价格波动是否能够预测中国股票市场收益。以2004年至2011年为样本区间,通过实证分析发现铜和铝的价格波动率均能较好地预测不同时间区间的股票收益,这种预测能力在样本内和样本外预测中均存在,其中铜价波动率比铝价波动率的预测能力更强。实证结果的稳健性并不受变量的不同测度以及计量经济学估计方法的影响。在多元回归分析中控制一些主要的宏观预测因子之后,铜价与铝价波动率的预测能力有所下降,但在不同的预测区间仍然表现出统计意义上的显著性。本结论成立依赖于所选取的研究样本区间,故此我们认为金属价格波动率对股市的预测能力可能由近期的商品金融化所导致。     

多维非平稳时间序列在机床主轴故障诊断中的应用

采用ARIMA模型将数控机床主轴故障初期的非平稳时间序列转化成标准平稳时间序列,然后利用多维自回归(AR)模型进行数据处理与趋势预测,并分析了基于多维自回归序列参数估计的Yule-Walker算法以及FPE阶次判定准则.实测数据的计算结果表明:经稳态处理后的多维AR时序模型能够很好地拟合数控机床主轴故障模型,预测的精度符合要求.     

供给端回暖 铝价上下两难

正2016年9月,国内铝价先抑后扬,沪铝主力1611合约整体运行区间为11800~12500元/吨。美联储9月议息会议纪要声明利率水平维持不变,美国暂不加息为10月大宗商品带来喘息空间。8月中国经济数据全面回暖,宏观端对铝价格利好。回到铝自身基本面,随着铝价的不断走高,铝厂复产迹象明显,供给端出现回暖迹象,而这也对铝价带来压     

基于支持向量机钛合金铣削力预测分析

钛合金材料广泛应用于各个领域,其材料在加工过程中受铣削力影响易于产生变形而影响加工质量,为此需对铣削力进行预测分析。针对实际加工工程中铣削力函数不能显式表示的问题,提出一种基于支持向量机铣削力模型预测的方法。利用正交试验设计选取合适的设计参数样本点建立铣削力预测模型,并获得预测值与实验值的拟合曲线,试验值通过有限元建模获得,分别对预测值与试验值结果进行误差率及显著性检验分析。为验证支持向量机方法的有效性,建立BP神经网络模型对试验值预测。与BP神经网络模型预测比较,结果显示支持向量机模型预测的结果更能精确预测。     

基于小波-ARIMA的航空运输企业能耗预测模型（英文）

针对航空运输企业月度能耗进行预测,提出基于小波分析与求和自回归移动平均模型(ARIMA)相结合的混合预测模型。该模型根据航空运输企业月度能耗序列的特征,对其进行二尺度小波分解,对分解后的能耗序列根据自身规律分别进行ARIMA预测,重构各尺度序列的预测值得到最终预测结果。利用某航空运输企业2009年1月至2013年12月五年的月度能耗数据进行验证,结果表明:小波-ARIMA模型的预测精度高于ARIMA模型,对数据的波动性有较好的响应,提高了能耗序列的整体预测精度。     

展望铝市场

<正>2014年国际铝价先抑后扬,国内铝价延续下跌;国内铝产量和消费量增速均有所放缓。2015年国内原铝消费增速将依然处于全球较高水平,价格仍然将在低位震荡。铝价走势回顾1.2014年国际铝市场价格走势随着全球宏观经济形逐渐趋稳向好,以及中国部分铝生产商在一季度进行减产,国际铝价从年内低位反弹。到2014年4季度,美联储退出QE引发流动性收窄担忧,而中国经济下行风险加剧以及欧洲经济复苏乏力等利空因素也对大宗商品价格构成冲击,年末最后一个交易日报收于1850美元/吨关口上方。     

对1996年铝市场的几点看法

一、铝市场简要回顾 自1993年底、1994年初国际、国内铝市场新一轮牛市启动以来,伦敦金属交易所铝价从1993年11月1日的最低价1037美元上行至1995年1月25日的最高价2195美元,升幅达1158美元,上涨了111.7％,然后基金大规模清仓,仅在2月3日至2月8日4个交易日里价格就下跌了310美元。从那以后至10月初LME铝价在1975美元至     

利用最小二乘支持向量机预测铝熔体氢含量

提出了一种最小二乘支持向量机的铝熔体在不同温度和保温时间下的氩含量预测新模型.以2个主要影响因素加热温度、保温时间为输入,铝熔体中氢含量为输出,通过最小二乘支持向量机模型拟合输入与输出之间的复杂非线性映射关系.以铝熔炼实验数据为样本对模型进行学习训练,用训练好模型预测在一定影响因素下铝熔体中氢的含量.仿真实践表明该方法具有建模速度快、预测精度高、操作简便等优点,不仅克服了常规的BP预测模型的不足,而且性能优于标准支持向量机预测模型.     

基于小波 ARIMA的航空运输企业能耗预测模型

针对航空运输企业月度能耗进行预测，提出基于小波分析与求和自回归移动平均模型(ARIMA)相结合的混合预测模型。该模型根据航空运输企业月度能耗序列的特征，对其进行二尺度小波分解，对分解后的能耗序列根据自身规律分别进行ARIMA预测，重构各尺度序列的预测值得到最终预测结果。利用某航空运输企业2009年1月至2013年12月五年的月度能耗数据进行验证，结果表明:小波 ARIMA模型的预测精度高于ARIMA模型，对数据的波动性有较好的响应，提高了能耗序列的整体预测精度。     

大气SO_2含量时间序列的BP人工神经网络预测模型

基于某市1996～2008年大气中SO2含量数据,利用BP人工神经网络(ANN)方法,建立SO2含量变化的时间序列人工神经网络模型。对该市2009～2015年大气中的SO2含量变化趋势和规律进行研究。并与趋势外推法(TEND)的预测结果进行比较。结果表明基于人工神经网络技术的SO2含量预测是可行的,模型能较好地反映SO2含量的动态变化规律。     

旋转除气过程中密度当量和铝液温度损失的回归模型

在现场实际5M1E条件下进行试验设计并收集试验数据,使用多元线性回归方法寻找除气过程中铝液密度当量和温度损失的模型。通过方差分析证明除气前对铝液的氢含量进行过度的控制没有必要,只要保证足够除气时间即可满足除气后铝液密度当量要求。通过模型预测和健壮设计方法,给出除气时间的稳健参数预测以及旋转除气时间与除后铝液温度的变化关系。     

时序综合分析在金属板柔性成形试验中的应用

针对金属板等离子体弧柔性成形的试验数据处理问题,提出用灰色系统理论与时间序列分析相结合的方法描述金属板在弯曲变形过程中的角度变化。用一组实测温度变化数据证明了用GM（1,1）模型和ARMA模型共同描述金属板弯曲成形的适用性,并用模型预算公式对预测值与实测值作了比较,证明预测效果良好。