應用蜜蜂繁殖演化倒傳遞類神經網路於台灣地區鋼鐵價格之預測

Applying HBMO-based BPN in Predicting the Taiwan Steel Price

施柏州(Po-Chou Shih)

指導教授 ： 邱垂昱

國立臺北科技大學/管理學院/工業工程與管理系碩士班/碩士(2012年)

https://doi.org/10.6841/NTUT.2012.00398

摘要

鋼鐵產業為國家建設之重要基礎工業，其產業緊密聯結著上游原物料與下游工業，因此鋼鐵產業的發展與其他產業間關係會影響一國之工業化程度，鋼鐵產業之經濟地位極為重要，各個工業化國家無不將鋼鐵產業列為重要之發展項目。然而，在國內研究鋼鐵產業之文獻較多由冶煉技術、能源替代、能源效率、經營績效、經營模式與影響鋼鐵價格之因素層面探討，而以預測鋼鐵成品價格為研究題材之文獻尚鮮少。
因此，本研究採用自行建立之蜜蜂繁殖演化倒傳遞類神經網路HBMOBPN鋼鐵成品價格預測系統，進行輸入因素篩選之實驗，並將該實驗結果與沒有因素篩選之倒傳遞類神經網路BPN鋼鐵成品價格預測實驗結果相互比較。其研究結果發現，有執行因素篩選之預測系統能夠比沒有執行因素篩選之預測系統達到更準確之鋼鐵成品價格預測。然而，沒有執行因素篩選之預測系統卻比有執行因素篩選之預測系統能夠達到更準確之鋼鐵成品價格漲跌幅預測。

關鍵字

預測 ； 最佳化 ； 蜜蜂繁殖演算法 ； 倒傳遞類神經網路

並列摘要

The steel industry is an important basis for national construction industry. Its close link with industrial raw materials upstream and downstream industries. The evolvement of steel industry and the relationship between the steel industry and other industries will affect the industrialization of the country. The economic position of the steel industry is extremely important in all countries. However, the domestic steel industry's research literature are almost about the smelting technology, alternative energy, energy efficiency, business performance, business model and the factors affecting the level of steel prices. The literature about the prediction of steel products price are still rarely.
This study uses the honey-bee mating optimization back-propagation network (HBMOBPN) to predict the Taiwan steel price with factors selection and uses the back-propagation network (BPN) to predict the Taiwan steel price with all factors. Then we compare the results. We found the forecasting system performed factors selection can achieve more accurate the steel price forecasts than the forecast system did not perform factors selection. But forecasting system did not perform factors selection can achieve more accurate the steel price change forecast than the prediction of the execution factors selection system.

並列關鍵字

predict ； optimization ； Honey-bee mating optimization ； backpropagation

參考文獻

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