导读:本文包含了价格预测论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:价格,神经网络,金价,中美,黄金价格,美国,黄金。
价格预测论文文献综述
[1]（2019）在《2020年国际黄金价格预测观点》一文中研究指出柳宇宁（经易金业有限责任公司总经理）四大因素影响2020年金价预计2020年金价受全球政治、经济不确定性影响逐步走高，平均金价将在1500美元/盎司以上，年初到年末价格中枢不断上移，预期2020年金价上升走势仍将延续，但年中调整的(本文来源于《中国黄金报》期刊2019-12-31）
[2]（2019）在《2020年国际黄金价格预测观点》一文中研究指出刘海隆（金石期货上海分公司市场总监）金价有望创出历史新高2020年金价仍可看高一线，金价波动主线大概率仍会跟随美国实际利率的波动而反向波动。具体节奏或将受美联储利率政策调整步伐、中美关系及美国总统大选进程所影响，走势上或将形成第一(本文来源于《中国黄金报》期刊2019-12-31）
[3]（2019）在《2020年国际黄金价格预测观点》一文中研究指出李涛（平安银行总行贵金属及商品业务中心总经理）金价受不确定性影响逐步走高预计2020年金价受全球政治、经济不确定性影响逐步走高，平均金价将在1500美元/盎司以上，年初到年末价格中枢不断上移，最高可能摸高至1650美元/盎司上方。需要继续(本文来源于《中国黄金报》期刊2019-12-27）
乔维德[4]（2019）在《基于BP神经网络模型的商品房价格预测研究》一文中研究指出鉴于目前商品房价格预测方法存在的问题,在分析影响商品房价格主要因素的基础上,提出采用BP神经网络建立商品房价格预测模型,利用果蝇-蛙跳算法优化BP网络初始权值和阈值等结构参数,选取某城市2000～2018年的商品房价格及其主要影响因素数据作为训练样本和测试样本.通过仿真分析表明:BP神经网络模型经过果蝇-蛙跳算法优化后能加快网络的收敛速度,提高商品房价格预测的精准度,对于政府部门进行房价宏观调控以及房产企业的运营管理都具有一定的参考价值.(本文来源于《石家庄学院学报》期刊2019年06期）
吕靖烨,杜靖南,沙巴·拉苏尔[5]（2019）在《基于ARIMA模型的欧盟碳金融市场期货价格预测及启示》一文中研究指出欧盟碳金融市场作为全球最大、最成熟的碳排放市场,碳金融市场期货价格波动已经显现出一定规律。我国碳金融期货市场还处于筹划阶段,探究欧盟碳期货动态变化规律,对其价格进行预测,不仅可以丰富碳金融市场的相关理论,而且为我国碳期货市场的发展、防止碳价格过度波动、稳定碳价格提供借鉴。ARIMA模型已广泛应用于金融领域,能较好把握时间序列动态规律,运用ARIMA模型,选择2013年1月至2018年7月EUA期货结算价作为分析数据,对欧盟碳期货交易价格作为期3个月的预测。预测结果显示,在未来3个月碳期货价格依然会有较大幅度的波动。总结欧盟碳期货历史价格剧烈波动的原因,提出我国建设碳期货市场应从设置碳价波动区间、允许碳配额跨期存储、加大财政补贴力度3方面着手完善碳期货市场价格稳定机制。(本文来源于《煤炭经济研究》期刊2019年10期）
王奕翔,陈济颖,王晟全,李昂[6]（2019）在《基于改进型RF-BP神经网络的房地产价格预测》一文中研究指出各路专家都想想出一些既方便又准确的办法对房地产价格进行预测,然而都是一般的人工分析法,有很多主观因素在里面,所以很不准确,该文介绍的基于RF-BP神经网络的方法就试图避免这一点,且具有很不错的效果。(本文来源于《工业控制计算机》期刊2019年10期）
王永鹏,邱文昌[7]（2019）在《基于LSTM神经网络的港口燃料油价格预测》一文中研究指出燃料油价格波动不定,这是船舶燃料油成本管理的不确定因素之一,为降低燃料补油成本,本研究采用长期短期记忆(LSTM)神经网络对燃料油价格进行预测,结果表明,LSTM神经网络对多因素港口燃料油价格的预测效果良好,精度高,可对船舶燃料油成本管理提供帮助。(本文来源于《中国水运》期刊2019年10期）
许素琼[8]（2019）在《基于市场需求的国内饲料价格预测模型研究》一文中研究指出随着我国饲料工业的飞速发展以及人们生活水平的不断提高,对于饲料的价格的研究成为当今研究的热点话题。通过建立一元线性回归模型,选择玉米、大豆、豆粕等饲料原料,研究市场需求对饲料原料价格的影响,并预测饲料未来的价格。(本文来源于《饲料研究》期刊2019年10期）
刘锦源[9]（2019）在《面向农产品期货价格预测的改进LSTM方法》一文中研究指出期货市场在金融领域具有重要的地位,而期货价格走势的预测对投资者和决策都十分关键。目前,期货价格走势预测模型使用的方法较为单一,且预测模型的精度不够理想。文章以农产品期货价格预测为研究对象,围绕数据预处理、模型构建、集成决策等展开相关工作,针对农产品期货价格具有的典型时序性特征以及其非线性、非平稳等特点,提出一种基于LSTM模型的改进LSTM预测方法。该改进方法引入EEMD方法,先对原始期货价格序列进行分解,再对分解所得的每个子序列进行建模、预测、迭加子序列预测结果以得到最后的预测结果。实验结果表明,该改进方法与LSTM,SVR等传统的机器学习预测模型相比,精度明显提升。(本文来源于《江苏科技信息》期刊2019年27期）
刘晓军[10]（2019）在《2019年上半年青海省主要农畜产品市场价格分析及下半年价格预测》一文中研究指出2019年上半年,我省主要农畜产品批发价格同比呈现小幅上涨态势,涨幅7.8%,其中:蔬菜上涨15.7%、牛肉上涨7.5%、羊肉上涨10.7%,猪肉上涨2%,鸡肉上涨4.2%、鸡蛋下降0.6%、原粮基本持平。预计,下半年我省主要农畜产品市场价格将继续呈现小幅上涨趋势。1 2019年上半年价格回顾上半年,我省蔬菜平均价格从1月4.12元/公斤逐(本文来源于《青海农牧业》期刊2019年03期）
价格预测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
刘海隆（金石期货上海分公司市场总监）金价有望创出历史新高2020年金价仍可看高一线，金价波动主线大概率仍会跟随美国实际利率的波动而反向波动。具体节奏或将受美联储利率政策调整步伐、中美关系及美国总统大选进程所影响，走势上或将形成第一
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
价格预测论文参考文献
[1]..2020年国际黄金价格预测观点[N].中国黄金报.2019
[2]..2020年国际黄金价格预测观点[N].中国黄金报.2019
[3]..2020年国际黄金价格预测观点[N].中国黄金报.2019
[4].乔维德.基于BP神经网络模型的商品房价格预测研究[J].石家庄学院学报.2019
[5].吕靖烨,杜靖南,沙巴·拉苏尔.基于ARIMA模型的欧盟碳金融市场期货价格预测及启示[J].煤炭经济研究.2019
[6].王奕翔,陈济颖,王晟全,李昂.基于改进型RF-BP神经网络的房地产价格预测[J].工业控制计算机.2019
[7].王永鹏,邱文昌.基于LSTM神经网络的港口燃料油价格预测[J].中国水运.2019
[8].许素琼.基于市场需求的国内饲料价格预测模型研究[J].饲料研究.2019
[9].刘锦源.面向农产品期货价格预测的改进LSTM方法[J].江苏科技信息.2019
[10].刘晓军.2019年上半年青海省主要农畜产品市场价格分析及下半年价格预测[J].青海农牧业.2019
论文知识图
