基于改进的QPSO-BP算法的锌矿价格行情预测

来源期刊：有色金属(矿山部分)2014年第4期

论文作者：江龙艳

文章页码：101 - 106

关键词：价格预测;量子粒子群算法;QPSO-BP模型;

摘    要：为了提高锌矿价格预测精度,采用改进的QPSO算法优化BP网络的权值与阈值,将通过优化搜索得到的粒子位置向量解码作为网络的权值与阈值,优化BP神经网络,对锌价格进行建模预测。在输入因子相同的条件下,以PSO-BP与QPSO-BP模型分别预测未来锌矿价格行情,以预测精度（MAPE）和泛化能力指标（ARV）评定两种模型的优劣。结果表明,改进的QPSO-BP模型的预测精度和泛化能力明显高于PSO-BP模型,更能适用于锌价格预测,对项目投资决策和风险评估有一定的参考价值。