基于人工神经网络冶金产品价格的决策与分析的中期报告.docx

基于人工神经网络冶金产品价格的决策与分析的中期报告 （Based on Artificial Neural Network for Decision-making and Analysis of Metallurgical Product Prices - Midterm Report） 本报告旨在介绍基于人工神经网络的冶金产品价格决策与分析研究的中期进展与结果。本研究采用了一种基于神经网络的方法来预测和分析冶金产品价格的变化。神经网络模型是一种计算机学习算法，可以模拟和学习人脑神经元之间的相互作用，从而实现自我学习和自我适应能力。在本研究中，我们使用了多层前馈神经网络模型来进行冶金产品价格预测和分析。 本研究采用了包括钢铁、铜、铝、锌等在内的多个冶金产品的历史价格数据作为训练集和测试集，通过对历史价格数据的分析和处理，提取出对价格波动影响较大的多个关键因素，包括国内外经济形势、市场结构、原材料成本、政策法规等因素。然后，我们运用多层前馈神经网络模型来进行价格预测和分析，通过不断迭代调整神经网络模型的权重参数和偏置项，以提高模型的准确度和稳定性。 通过实验结果可以发现，神经网络模型的预测效果比传统的时间序列模型更加准确和稳定。同时，本研究也发现，不同的冶金产品价格受到的影响因素存在一定的差异。例如，钢铁价格受国内建筑业和基建投资等行业市场需求影响较大，而铝价格则更受到国外经济环境和金属产品国际交易市场的影响等。 在未来的研究中，我们将进一步完善神经网络模型的结构和参数优化方法，提升预测准确度和稳定性，并将其应用于更多的冶金产品价格分析和决策实践中。