【摘 要】
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随着经济的不断发展,我国在短短时间内迅速发展成工业大国,甲醇在中国工业发展中扮演着重要角色。甲醇产品价格随时间变化,具有不稳定性和波动性,受季节因素、月度产量、国家
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随着经济的不断发展,我国在短短时间内迅速发展成工业大国,甲醇在中国工业发展中扮演着重要角色。甲醇产品价格随时间变化,具有不稳定性和波动性,受季节因素、月度产量、国家宏观经济等因素的影响,受到国内外的高度关注。传统的预测方法主要基于专家经验和统计学等方面,很难对波动的价格进行准确有效地预测。大宗商品关乎国家战略利益,经济的兴衰,越来越多的专家投身于甲醇产品的预测中。针对多维因子预测,本文结合了统计学与专家经验对这些因素进行筛选,提出一种融合网络情感值和专家经验值等多源数据的预测模型。首先,对历史数据进行预处理和相关性分析,选择适当预测模型对其进行预测,同时比较预测误差,建立最优GARCH和ARMA相结合的长期预测模型。其次,通过挖掘甲醇产品的相关网络数据信息,对其进行预处理、统计分析,构造针对甲醇产品的情感词典,获取网络数据情感值。通过长时间的预测,设计各个行业的专家调查问卷,量化调查问卷并获得专家经验值。最后,结合网络数据情感值和专家经验值模拟新的预测模型,并且评估原模型和新模型的短期和长期预测误差。进一步地,基于甲醇多源数据的预测,设计了交互性强、具有层次结构的可视化分析系统。由于甲醇价格受到多维因素的影响,本系统采用时间序列图来反映历史甲醇价格走势和情感走向,并且有效地将多维数据的预测结果进行展示;通过动态饼状图来呈现预测误差;通过搜索框对历史数据情感文本进行有效的搜索;同时专家也可以通过用户交互界面将自己的情感值、观点融入到本系统中,通过量化数据动态更改预测结果,显示出融合专家经验的预测值。通过动态时间序列图和交互技术等可视化分析技术,解决数据的预测、显示。通过实验跟踪分析以及用户使用调查,发现该方法提高预测准确性,本系统具有较强的实用性。
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