论文部分内容阅读
稀土在尖端科技领域和军工领域用途广泛，属于不可再生的战略资源。中国是世界稀土储量和产量最大的国家，但其不仅未能取得与之独特资源禀赋相匹配的价格话语权，而且屡屡因出口价格问题被西方国家起诉。本文运用2000年1月至2011年12月的中国稀土产品出口美国市场的数据，基于不同隐含层神经元数量，建立多个预测出口价格的BP神经网络模型。并选取MAE、MAEP、RMSE、NMSE及MSPE来评价各个模型的预测结果。研究发现，当隐含层神经元个数为5时，上述误差指标值相对较低，预测精度较高。因此，该模型可较准确的预测中国稀土出口价格的变动情况，从而为决策者提供科学方法和决策依据。