基于灰色关联度与神经网络的我国铁矿石需求预测研究

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作者汪振
来源武汉科技大学
出版年2013
摘要
铁矿产资源是世界上发现非常早,用途非常广泛,用量非常多的一种矿产资源,铁矿产资源的用量在人类使用的金属矿产资源中占95%以上。铁矿石作为一种重要的矿产资源,主要用于冶炼生钢和铁,还可用于合成氨的催化剂,天然颜料、饲料添加剂和名贵药石。作为铁矿石最终产品的钢铁是国民经济发展的基础性资源,广泛应用于国民经济各个部门,是人们使用最广、用途最多的不可或缺的材料。人们常把一个国家钢材的产量、品种、质量、消费量作为衡量一个国家工业和科技发展水平的重要指标。铁矿石资源在人类社会发展中具有难以替代的重要作用,如何保障铁矿石资源的安全供给以保障经济发展的稳定,是一个急需思考和解决的问题。本文主要研究我国未来十年的铁矿石资源需求量,以灰色关联理论、BP神经网络理论,需求弹性系数理论为主要的理论支撑,在查阅了大量的国内外有关铁矿产资源需求预测与安全保障措施文献的基础上进行深入的分析。界定了矿产资源安全的概念,分析了我国铁矿石资源的分布和特点,研究了我国铁矿石的开发利用状况和我国矿产资源产业存在的问题,介绍了铁矿石需求量预测的一些基本理论方法。利用灰色关联理论对我国的铁矿石资源需求影响因素进行了分析,通过分析得到城市化率是影响我国铁矿石资源需求的最主要的因素。利用BP神经网络法和需求弹性系数法对我国未来十年的铁矿需求量进行了预测,通过预测分析得到我国铁矿石需求量与产量之间存在严重的缺口。为了解决我国铁矿产资源供需之间的缺口,保障我国铁矿产资源安全,从国内铁矿资源开发利用、全球铁矿资源竞争战略、国际铁矿石定价权竞争战略、海外铁矿石投资风险管理战略四个方面提出了相应的解决办法和战略措施。

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