基于TEI@I方法论的国际大宗商品价格预测研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    70601029
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    19.0万
  • 负责人：
    余乐安
  • 依托单位：
    中国科学院数学与系统科学研究院
  • 学科分类：
    G0104.预测与评价
  • 结题年份：
    2009
  • 批准年份：
    2006
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2007-01-01 至2009-12-31

项目摘要

本项目针对复杂多变的国际大宗商品市场，利用TEI@I方法论，对国际大宗商品的价格波动和价格走势预测进行了系统研究。主要研究内容包括：1) 以TEI@I方法论为核心，将文本挖掘算法、计量经济模型和人工智能技术综合集成起来，提出一类基于TEI@I的非线性综合集成预测方法；2) 系统地研究国际大宗商品的价格波动机制，并构造一些智能预测算法用于国际大宗商品的价格波动预测；3) 基于TEI@I方法论框架，开发一个在线的国际大宗商品价格预测支持系统；4) 利用TEI@I方法论及其开发的预测技术，对国际大宗商品价格走势进行分析与预测，为相关部门提供决策支持。本项目的研究意义在于：1) 理论上，提出一类基于TEI@I方法论的非线性综合集成预测方法,丰富和发展预测理论与技术；2) 应用上，项目的研究成果可直接应用于实际的贸易运作，可为政府和贸易部门提供有益的决策支持。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（15）
专著数量（6）
科研奖励数量（6）
会议论文数量（8）
专利数量（0）
Neural networks in finance and economics forecasting
神经网络在财经预测中的应用
  • DOI：
    10.1142/s021962200700237x
  • 发表时间：
    2007-03-01
  • 期刊：
    INTERNATIONAL JOURNAL OF INFORMATION TECHNOLOGY & DECISION MAKING
  • 影响因子：
    4.9
  • 作者：
    Huang, Wei;Lai, Kin Keung;Yu, Lean
  • 通讯作者：
    Yu, Lean
Forecasting crude oil price with an EMD-based neural network ensemble learning paradigm
使用基于 EMD 的神经网络集成学习范式预测原油价格
  • DOI：
    10.1016/j.eneco.2008.05.003
  • 发表时间：
    2008-09-01
  • 期刊：
    ENERGY ECONOMICS
  • 影响因子：
    12.8
  • 作者：
    Yu, Lean;Wang, Shouyang;Lai, Kin Keung
  • 通讯作者：
    Lai, Kin Keung
A neural-network-based nonlinear metamodeling approach to financial time series forecasting
基于神经网络的非线性元建模方法进行金融时间序列预测
  • DOI：
    10.1016/j.asoc.2008.08.001
  • 发表时间：
    2009-03
  • 期刊：
    Applied Soft Computing
  • 影响因子：
    8.7
  • 作者：
    Yu, Lean;Lai, Kin Keung;Wang, Shouyang
  • 通讯作者：
    Wang, Shouyang
Web warehouse - a new web information fusion tool for web mining
Web仓库——一种用于Web挖掘的新型Web信息融合工具
  • DOI：
    10.1016/j.inffus.2006.10.007
  • 发表时间：
    2008-10
  • 期刊：
    Information Fusion
  • 影响因子：
    18.6
  • 作者：
    Lai, Kin Keung;Yu, Lean;Wang, Shouyang;Huang, Wei
  • 通讯作者：
    Huang, Wei
Parallel web text clustering with a modular self-organizing map system
具有模块化自组织地图系统的并行网络文本聚类
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2007
  • 期刊：
    Journal of Computational Information Systems
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Lai, Kin Keung;Yu, Lean;Wang, Shouyang
  • 通讯作者：
    Wang, Shouyang

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其他文献

Credibilistic location-routing model for hazardous materials transportationbr /
危险品运输的可信位置路由模型
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
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  • 影响因子：
    7
  • 作者：
    韦美伊;余乐安;李想
  • 通讯作者：
    李想
一种新颖的小样本整体趋势扩散技术
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    化工学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    朱宝;陈忠圣;余乐安
  • 通讯作者：
    余乐安
灰色累加算子与灰色累减算子的统一及其应用
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    曾波;余乐安;刘思峰;孟伟;李惠;周猛
  • 通讯作者：
    周猛
What can mass media do to control public panic in accidents of hazardous chemical leakage into rivers? A multi-agent-based online opinion dissemination model
大众媒体如何控制危化品入河事故中的公众恐慌？
  • DOI：
    10.1016/j.jclepro.2016.11.184
  • 发表时间：
    2017-02
  • 期刊：
    Journal of Cleaner Production
  • 影响因子：
    11.1
  • 作者：
    余乐安;李玲;汤铃
  • 通讯作者：
    汤铃
互联网环境下的理财产品信用价差影响因素研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    系统工程理论与实践
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陈荣达;杜和佳;肖德云;林祺;金骋路;余乐安
  • 通讯作者：
    余乐安

其他文献

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余乐安的其他基金

基于智能多主体的非常规突发事件多准则动态应急决策研究
  • 批准号：
    90924024
  • 批准年份：
    2009
  • 资助金额：
    35.0 万元
  • 项目类别：
    重大研究计划

相似国自然基金

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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