發(fā)布時(shí)間：2020-11-08 18:25

　　 銅在現(xiàn)代社會(huì)生產(chǎn)生活中扮演著重要角色,但目前對(duì)中國(guó)銅工業(yè)的監(jiān)測(cè)預(yù)警卻鮮有研究。對(duì)銅工業(yè)應(yīng)用適合中國(guó)國(guó)情的指標(biāo)體系和計(jì)量方法開(kāi)展景氣指數(shù)及預(yù)警系統(tǒng)研究,科學(xué)合理地反映中國(guó)銅工業(yè)當(dāng)前經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀態(tài)及預(yù)測(cè)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì),具有重大的理論意義和現(xiàn)實(shí)價(jià)值。 本文運(yùn)用合成指數(shù)、預(yù)警信號(hào)燈系統(tǒng)和粗糙集——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)中國(guó)銅工業(yè)進(jìn)行監(jiān)測(cè)預(yù)警研究。在構(gòu)建中國(guó)銅工業(yè)經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系并進(jìn)行預(yù)處理的基礎(chǔ)上,應(yīng)用時(shí)差相關(guān)分析法和峰谷對(duì)應(yīng)法劃分出先行、一致、滯后指標(biāo)組。結(jié)合理論分析和銅工業(yè)實(shí)際,初選指標(biāo)共45個(gè),主體包括四大部分,即影響銅工業(yè)發(fā)展的宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、能源及設(shè)備供給、銅工業(yè)主要下游產(chǎn)業(yè)指標(biāo)以及銅工業(yè)自身核心指標(biāo)。對(duì)指標(biāo)進(jìn)行預(yù)處理和考慮中國(guó)移動(dòng)假日的季節(jié)調(diào)整后,以精銅產(chǎn)值為基準(zhǔn)指標(biāo),最終確定9個(gè)先行指標(biāo)、4個(gè)一致指標(biāo)和4個(gè)滯后指標(biāo)。 其次,編制了銅工業(yè)景氣合成指數(shù),以綜合描述行業(yè)發(fā)展?fàn)顟B(tài),并反映經(jīng)濟(jì)波動(dòng)幅度和預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。其中,分別利用先行合成指數(shù)預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的變動(dòng)趨勢(shì),一致合成指數(shù)反映當(dāng)前經(jīng)濟(jì)運(yùn)行形勢(shì),滯后合成指數(shù)進(jìn)行事后驗(yàn)證以判斷經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的某一狀態(tài)是否開(kāi)始或已結(jié)束或作為修訂前一輪政策的依據(jù)。對(duì)2004年以來(lái)中國(guó)銅工業(yè)景氣的研究表明,先行合成指數(shù)平均領(lǐng)先一致合成指數(shù)2-3個(gè)月,滯后合成指數(shù)平均滯后于一致合成指數(shù)2個(gè)月。 然后,結(jié)合3σ原理和專家經(jīng)驗(yàn)劃分預(yù)警指標(biāo)的臨界值,建立了預(yù)警信號(hào)燈系統(tǒng),并用類似交通信號(hào)燈的方式將每個(gè)時(shí)期各指標(biāo)和綜合預(yù)警指數(shù)所處狀態(tài)表示出來(lái),以直觀表示銅工業(yè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的冷熱程度,并對(duì)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)起到預(yù)警目的,為制定應(yīng)對(duì)措施提供參考。通過(guò)對(duì)2004.1-2014.12中國(guó)銅工業(yè)的實(shí)證研究可以看出,本文所建立的預(yù)警燈系統(tǒng)能夠較準(zhǔn)確地判斷行業(yè)銅工業(yè)經(jīng)濟(jì)冷熱狀況。 本文還通過(guò)構(gòu)建粗糙集——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)銅工業(yè)的警度進(jìn)行預(yù)測(cè),其中,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于預(yù)測(cè)綜合預(yù)警指數(shù)未來(lái)趨勢(shì),粗糙集用于簡(jiǎn)化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入層以提高預(yù)警精度。將粗糙集和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ),豐富了智能預(yù)測(cè)技術(shù)在經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)警領(lǐng)域的應(yīng)用。同時(shí)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行對(duì)比,驗(yàn)證了本文模型的優(yōu)越性。RS-NN模型對(duì)中國(guó)銅工業(yè)警度有著良好的短期預(yù)測(cè)能力,可以預(yù)測(cè)未來(lái)一期或更長(zhǎng)期銅工業(yè)的走勢(shì),判定警度。
【學(xué)位單位】：北方工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2015
【中圖分類】：F426.32
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 相關(guān)文獻(xiàn)綜述
        1.2.1 景氣指數(shù)的相關(guān)研究
        1.2.2 經(jīng)濟(jì)預(yù)警系統(tǒng)的相關(guān)研究
        1.2.3 研究評(píng)述
    1.3 論文結(jié)構(gòu)安排及創(chuàng)新點(diǎn)
        1.3.1 論文結(jié)構(gòu)安排
        1.3.2 主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)
2 中國(guó)銅工業(yè)經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系的建立
    2.1 指標(biāo)篩選
        2.1.1 指標(biāo)體系設(shè)計(jì)原則
        2.1.2 指標(biāo)初選范圍
        2.1.3 初選指標(biāo)組的確定
    2.2 數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理
        2.2.1 數(shù)據(jù)可能存在的問(wèn)題
        2.2.2 異常值處理
        2.2.3 數(shù)據(jù)不可比的處理
        2.2.4 缺失數(shù)據(jù)的補(bǔ)充
    2.3 考慮中國(guó)移動(dòng)假日的季節(jié)調(diào)整
3 中國(guó)銅工業(yè)景氣合成指數(shù)的研制
    3.1 合成指數(shù)原理簡(jiǎn)介
    3.2 基準(zhǔn)指標(biāo)及基準(zhǔn)循環(huán)的確定
    3.3 先行、一致、滯后指標(biāo)的劃分
    3.4 合成指數(shù)的計(jì)算及分析
        3.4.1 景氣合成指數(shù)的計(jì)算
        3.4.2 基于合成指數(shù)的中國(guó)銅工業(yè)景氣分析
4 預(yù)警信號(hào)燈系統(tǒng)的建立
    4.1 預(yù)警指標(biāo)及權(quán)重
    4.2 預(yù)警界限的確定
    4.3 預(yù)警信號(hào)的輸出及分析
5 基于粗糙集--神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中國(guó)銅工業(yè)預(yù)警系統(tǒng)研究
    5.1 粗糙集--神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)警方法基本原理
        5.1.1 粗糙集篩選指標(biāo)的原理分析
        5.1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)警原理
    5.2 粗糙集--神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)中國(guó)銅工業(yè)預(yù)警的實(shí)證分析
        5.2.1 RS指標(biāo)約簡(jiǎn)
        5.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)警
6 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
附錄
申請(qǐng)學(xué)位期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
致謝

【參考文獻(xiàn)】

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