铀矿石价格的ANFIS时间序列预测研究

以铀矿资源为例，采用融合模糊逻辑的推理功能与神经网络的学习功能的自适应模糊推理系统（ANFIS）技术，并结合时间序列技术建立铀矿产品价格的ANFIS时间序列模型，在不同的时间段内采取相应的投资策略，实现矿山企业投资决策的优化管理与优化控制，充分利用了矿产资源，实现了资源价值的最大化。     

应用径向基神经网络预测矿产品价格

矿产品价格是矿业项目投资经济评价的重要参数。矿产品价格的合理确定是一个十分复杂的问题,也是涉及矿业项目投资经济评价可靠性、可行性的关键。本文首先讨论了矿产品价格的定价原理,指出其具有较强的不确定性和时序性,在此基础上,建立了基于径向基神经网络(RBF)的矿产品价格非线性预测模型,由3层前向神经网络组成,并以高斯函数作为基函数,该模型具有结构自适应、易于收敛和外推能力强等优点。应用建立的预测模型时某金属的中长期价格进行仿真,结果表明具有较好的可靠性和实用性。     

矿井瓦斯涌出量预测的模糊分形神经网络研究

将模糊控制技术、分形理论中的时间序列分析方法与神经网络技术有机地结合起来，并运用于矿井瓦斯涌出量的预测中。通过对矿井瓦斯涌出量时间序列的模糊分形处理，用BP神经网络对影响因素间的非线性关系进行拟合。检验结果表明，模型可靠，预测精度高。     

基于ANFIS的煤体瓦斯渗透率预测模型研究

为有效预测煤体瓦斯渗透率,预警井下作业时瓦斯浓度变动,利用神经网络的自适应学习能力和模糊推理系统的经验知识建立自适应神经模糊推理系统(ANFIS)预测模型,并基于实验室数据将其预测结果与BP神经网络模型和支持向量机(SVM)模型的预测值作对比。研究结果表明:ANFIS模型的收敛速度快,预测值与实测值相符度高;在误差精度、训练速度和收敛性等方面,其性能优于其他两种模型,可通过有效应力、瓦斯压力、温度和抗压强度对瓦斯渗透率进行高精度的预测。     

基于BP神经网络与时间序列的滑坡变形预测分析

多种非线性的组合可提高滑坡位移预测的精度。采用BP神经网络模型与时间序列模型来预测滑坡的位移,充分发挥两非线性方法的优点,利用BP神经网络预测滑坡位移中的稳定趋势项部分,并利用时间序列模型预测滑坡位移的残差部分,实现了滑坡位移预测的目的。通过实际工程数据,证明了综合采用两非线性方法可将预测误差控制在3%以内,具有很强的实用性。     

基于神经网络时间序列的煤炭自燃预测研究

依据神经网络建模的原理,提出了一种基于神经网络的时间序列预测方法,并通过在山东枣庄矿业集团公司柴里煤矿进行的预测分析,验证了预测方法的有效性。为解决煤炭自燃的预测提供了一条良好的思路和方法,具有较大的理论意义和应用价值。     

矿业工程项目投资价值和投资决策的期权方法

矿业工程项目的投资受到许多不确定因素的影响，这些不确定因素给矿业投资带来投资机会的价值，传统的净现值(NPV)法对工程项目的评价未考虑这些不确定因素的影响。在充分研究了矿产品价格的运行模式和矿业投资项目成本和收益的不确定性的基础上，应用实物期权理论和方法，建立了矿业工程项目投资价值评价和投资决策模型，为矿山投资决策提供了新的思路和决策方法。     

中国地质调查局:全球矿产品需求或将继续下降

正中国地质调查局发展研究中心近日召开的成果交流会预测,2014年全球矿产品需求将继续下降,矿产品价格继续震荡走低,全球矿业将继续探底。受此影响,国内社会资金投资矿产勘查将继续减少,预计2014年全国地勘投入为440亿元,较2013年减少5%~10%。研究表明,全球矿产品价格、矿业交易量、矿产勘查项目数、矿产勘查投资均出现不同程度下降。我国地质勘查形势也不容乐观,项目数量、钻探工作量、矿     

基于单分形理论的煤炭形势现状分析

面对如今煤炭市场的颓废态势,运用分形理论对近几年秦皇岛煤炭价格进行运算分析,运用矿山经济学理论分析当今煤矿市场价格持续走低的原因及需求与价格关系。发现煤炭市场在时间序列上存在高度的相似性,并对未来的煤炭价格走势做了预测,得出了煤炭市场不会一蹶不振,但是需要稳定全球矿产品市场,加强矿业领域国际合作,国家要加强煤炭产能总量调控,加快推动煤炭大通道建设和煤电一体化进程,延缓资源税征收,取消电煤价格双轨制,解决铁路建设基金,清费立税和放开煤炭进出口等结论。     

基于改进的QPSO-BP算法的锌矿价格行情预测

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。     

Trinomial tree model of the real options approach used in mining investment price forecast and analysis

In order to effectively avoid the defects of a traditional discounted cash flow method, a trinomial tree pricing model of the real option is improved and used to forecast the investment price of mining. Taking Molybdenum ore as an example, a theoretical model for the hurdle price under the optimal investment timing is constructed. Based on the example data, the option price model is simulated. By the model, mine investment price can be computed and forecast effectively. According to the characteristics of mine investment, cut-off grade, reserve estimation and mine life in different price also can be quantified. The result shows that it is reliable and practical to enhance the accuracy for mining investment decision.     

基于时间序列模型的铀矿价格分析与预测

铀矿价格是其投资风险中最重要的不确定性因素,其价格预测的准确与否直接关系到企业投资的成败。根据1989-2009年铀矿价格数据,利用MATLAB数值分析软件建立时间序列模型,通过ES模型和DMA模型的预测数据与实际数据的比较,论证分析几种铀矿价格预测模型的科学性和实用性。结果表明：①平滑系数越大,标准误差越小;②4种不同方法中,三次指数平滑预测法效果最好,其模型计算结果与实际值基本一致;③在仅考虑价格时间序列本身因素的条件下,铀矿价格呈现逐渐增长的长期发展趋势。     

基于经济时间序列预测的露天矿开采境界动态优化

为获得更为优越的露天矿山境界,构建了集经济时间序列预测、矿岩时间属性赋值和动态经济指标计算为一体的境界全动态优化方法。金属价格是矿山境界优化过程中最重要的因素之一,以金属价格历史数据为平台,通过创建合适时间序列模型,对未来价格做出预测,以预测结果为基础,运用L-G图论法生成系列境界方案,根据矿山实际情况编排进度计划,实现矿岩块参数赋值,将预测结果代入到矿岩块体模型中,计算境界净现值（NPV）,经多方案比较确定最优境界。以某铜矿山为例,通过对近50 a伦敦金属交易所（LME）铜精矿季度平均结算价格分析处理,建立了自回归求和移动平均模型（ARIMA）,实现了未来15 a铜价预测,最终确定了矿山经济最优境界。建立于金属价格预测基础上的境界动态优化方法所得方案NPV更接近生产实际,其优化结果可更好为矿山设计及未来生产提供基础支撑。     

基于遗传算法的某铀矿开采方案评价与优选

目前矿山开采方案评价与优选受主观因素影响较大,导致评价结果易偏离最佳方案。针对该现象,分析了在对铀矿山开采方案进行综合指标多方案比选时所需的各类因素,选取了科学合理的评价指标,形成全面、系统的评价指标体系;并引入遗传算法优化各指标权重,进而确定合理的评价方法,构建铀矿山开采方案评价与优选数学模型。以陕西某铀矿床开采项目为工程背景,验证了基于遗传算法的铀矿开采方案评价与优选方法,该方法更加科学、准确,有利于提高项目投资决策水平。     

基于数据挖掘技术的天然气价格预测方法研究

天然气价格是影响天然气企业经营决策与运营效益的重要因素,在此背景下,如何准确地预测未来天然气价格自然成为产业界关注的热点话题。此外,在数据挖掘技术快速发展的时代,如何将该技术应用于传统的天然气行业,融入天然气价格的预测当中,也是学术界所探讨的重要话题。基于此,本文首先回顾了以往天然气价格预测方法,然后以传统数据挖掘技术中的模式序列相似性搜索方法(PSS)为基础,通过对该方法中历史序列搜索匹配机制及结果处理机制的改进,提出了一种新的改进模式序列相似性搜索(APSS)天然气价格预测方法。在方法构建之后,采用美国天然气日度现货价格数据对该方法的有效性进行了实验验证。实验结果表明,本文提出的基于数据挖掘技术的APSS方法能够实现对天然气价格的合理预测,且与传统的PSS方法相比,APSS方法的预测结果具有更高的预测精度。     

矿山项目工程造价控制的对策

矿山项目工程造价具有复杂多变和不可预测的特点 ,本文分析了矿山项目工程造价的构成内容和主要影响因素 ,重点论述了矿山项目工程的投资决策阶段、设计阶段、招投标阶段和建设实施阶段的工程造价确定与控制的措施。     

铀矿开采项目经济评价方法研究

铀资源是我国的能源和战略物资,在国民经济建设中起着重要作用。铀矿开采项目具有很强的探索性和巨大的投资风险,为了减少投资风险和决策失误,必须对铀矿开采项目进行经济性评价。本文分析了铀矿开采项目的传统经济评价方法和实物期权法,传统经济评价方法介绍了净现值法、蒙特卡洛法、决策树法等,实物期权法有B-S定价模型和二叉树定价模型。通过对比研究指出,实物期权法在评价铀矿开采项目时的合理性———考虑了不确定性所带来的投资机会柔性管理的期权价值,突破了传统经济评价方法的内在局限。     

地理空间信息技术在铀矿冶工程厂址选择中的初步应用

铀矿冶建设的厂(场)址选择问题是一个复杂的综合性决策过程。厂(场)址选择设计与项目用地情况联系密切,直接影响着项目的投资和经济效益,决定着企业生产环境的优劣和高低。在铀矿冶工程前期,在较短时间内快速准确地选定具有说服力的最优厂(场)址,为项目决策奠定基础显得尤为重要。传统选址方法多为定性比较法,定量计算较少,缺少说服力。为克服传统选址方法的缺陷,改进选址设计方法,本研究首次将地理空间数据云引入铀矿冶工程设计中来,提出将AHP法结合GIS技术进行铀矿冶工程厂(场)址选择设计。通过某大型铀矿冶工程的实际应用,验证了该种方法的可靠性及准确性,为推动铀矿冶设计向3D化、数字化发展探索了一条新的道路。     

天然铀供需和成本的趋势研究

随着我国核电的发展,天然铀价格逐渐成为业界关注的焦点。我国企业在实施海外资源投资、贸易、海外矿山运营等业务时,国际铀市场变化趋势是关键的考量因素之一。准确把握未来市场价格,可以在控制和降低成本方面获得收益。本文旨在从铀产品供需和成本角度解释和预测未来铀价变化趋势。由于全球铀矿潜在供应较充足,加之存在大量的二次供应,两因素决定了未来10年市场将处于供大于需的态势,铀价大幅上涨的概率降低,国际铀价总体将呈缓慢上升态势。     

基于实物期权的矿业投资时机分析

可延迟的矿业投资相当于一个买入期权。基于改进的最佳投资时机决策模型,实证分析了国外某锌矿投资的临界价格和临界价值。结果表明：锌矿投资的临界价格p*=2 069.69美元,临界价值V(P*)=348.60美元,在2010年对该锌矿进行投资是可行的;锌矿投资的临界价格对矿产品生产成本C的变化最为敏感,生产成本降低1%,投资临界价格降低0.772 1%;临界价值对便利收益δ的变化最为敏感,便利收益降低1%,则临界价值提高1.329 7%。