[发明专利]基于混合学习模型的矿山经济评价原材料价格预测方法在审
| 申请号： | 202211478608.6 | 申请日： | 2022-11-16 |
| 公开（公告）号： | CN115775156A | 公开（公告）日： | 2023-03-10 |
| 发明（设计）人： | 许林英;张新宇 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06Q30/0202 | 分类号： | G06Q30/0202;G06Q50/02;G06N3/0442;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 张建中 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于混合学习模型的矿山经济评价原材料价格预测方法，基于变分模态分解模型及神经网络模型建立矿山经济评价原材料价格预测模型；采用变分模态分解模型将历史原材料价格时序数据分解为若干个IMF历史分量；将IMF历史分量作为训练样本对神经网络模型进行训练；采用变分模态分解模型将当前原材料价格时序数据分解为若干个IMF当前分量；将IMF当前分量输入至训练完成的神经网络模型，由神经网络模型得到对应各IMF当前分量的未来价格预测结果，将各IMF当前分量的未来价格预测结果求和，得到最终原材料未来价格预测结果。本发明可以对不平稳、波动大、变化快的原材料价格进行准确及快速的预测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 混合 学习 模型 矿山 经济评价 原材料价格 预测 方法 | ||
【主权项】：
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