检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]西南科技大学经济管理学院,四川绵阳621000
出 处:《安徽农业科学》2015年第25期205-206,共2页Journal of Anhui Agricultural Sciences
基 金:西南科技大学青年基金(12sx3114)
摘 要:主要参考温度信号的固有特性,以1951-2014年的重庆市温度数据为例,使用小波神经网络(WNN)对温度进行预测估计。实证结果表明,该研究建立的小波神经网络能够对未来气温进行较好的预测,进而可应用于天气衍生品定价等领域,实现对冲天气风险。The paper sets up weather change' s stochastic model basing on temperature inherent characteristic. Taking temperature data of Chongqing from 1951 to 2013 as training set, it estimates the temperature in wavelet neural network model. The results of empirical simulation and model verification show that the model has relative minor error and wavelet neural network can better imitate temperature index in the future. Then, it can apply in pricing weather derivatives.
关 键 词:天气风险管理 天气衍生产品 小波神经网络 温度预测
分 类 号:S165[农业科学—农业气象学] TP391.9[农业科学—农业基础科学]
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