PDF《决赛作品》

12 个神经元的 BP 神经网,通过 BP 神经网络模型预测石油价格未来走 势. 针对 BP 网络对国际原油价格预测结果不理想的情况, 进一步利用遗传算法 GA 计算神经网络的初始权重 (即GA-BP 混合神经网络方法) ,从而修正神经网络落入局部最优陷阱的问题,并且采用滚动预测的方法提高预测 准确度. 文章发现,在加入遗传算法后,绝大多数的 BP 网络的输出值能够精确的拟合实际原油价格.同时在价格 反转点的预测上,发现 GA-BP 混合神经网络对于本文所定义的召回率、准确率、度量值三个指标都有所改善, 遗传算的加入对提高石油价格的反转点预测的精确度具有积极作用. 文章的主要创新点在于将遗传算法 GA 与BP 神经网络综合使用, 并采取滚动预测的方式对石油价格及反转 点预测进行验证,取得了较好的结果. 7.作品名称:油价波动和资源环境补偿视角下石油资源税率研究――基于山东省数据 学校名称:中国石油大学(华东) 作者姓名:段诗云、补萍、张天宇 作品简介: 油价、 资源与环境统筹管理政策缺失导致石油资源外部性问题日益严重, 从油价波动和资源环境补偿视角 出发研究石油资源税率是解决石油资源外部性,实现对油价、资源与环境统筹管理的关键.基于山东省 2000~2013年石油资源开采行业数据,根据使用者成本法测算山东省石油开采行业的资源耗减成本,发现当前 资源税费比率应提高14%;

根据生态补偿标准模型测算生态环境成本,结合大量实地调研,指出生态环境补偿 水平应从目前补偿水平的22%逐步提高至完全补偿生态环境成本.然后,根据价值对等原则构建资源生态........