利用复杂网络和人工神经网络技术对铜现货价格进行预测分析

国际贸易市场上的铜价波动较大。 准确的铜价预测可以指导铜行业的商品交易和公司利润。 本文提出了一种将复杂网络与传统人工神经网络(ANN)技术相结合的混合预测技术,用于铜价预测。 该技术首先将原始价格时间序列转换为价格波动性网络(PVN),然后从PVN的拓扑结构中提取波动率特征。 原始数据重建后,将使用三种广泛使用的人工神经网络技术BPNN,RBFNN和ELM来预测未来铜价。 为了检查提议的PVN-ANN技术的预测性能,使用了来自纽约商品交易所(COMEX)的铜现货价格的公开数据。 实验结果表明,与传统的人工神经网络技术相比,提出的混合PVN-ANN技术在水平和方向预测上均能获得良好的预测效果。 该结果清楚地证明了所提出的混合预测技术在揭示国际铜价的潜在非线性模式方面的有效性。