络测试：
神经元个数为20个时误差最小，此时网络的仿真结果如图3所示，预测精度80以上，效果满意。
四、结论
f在对1976年～2006年的影响国际黄金价格的五种因素的数据进行归一化处理后，用MATLAB建立的BP神经网络预测模型进行预测，达到了很好的效果。
国际黄金的长期价格受到许多因素的影响，本文只是对道琼斯工业指数等影响因素诸如分析，来预测长期的国际金价。还有其他因素，如国际油价，局部政治因素等，如果考虑进去，预测精度会进一步提高。
参考文献：1徐优丽基于神经网络的物流需求预测浙江树人大学学报20080156～582刘曙光胡再勇黄金价格的长期决定因素稳定性分析世界经济研究20080235～41
基于BP神经网络的中国铁矿石需求量预测
来源：国土资源情报作者：郭娟发布时间：20090304摘要：铁矿石作为国民经济发展的基础原料之一，在我国目前工业化全面发展的时期，正处于高消耗的状态首先，本文根据历年我国铁矿石的产量和进口量，对我国铁矿石的需求量进行了估算；然后运用Matlab工具，对铁矿石的需求量进行分析模拟，建立了神经网络模型；最后，对中国未来铁矿石需求进行了初步预测预测表明，中国铁矿石需求将在20122015年达到高峰期。
关键词：铁矿石需求量神经网络高峰
一、引言
伴随我国工业化、城镇化进程的不断推进，钢铁F业迅速发展，国民经济对钢铁的需求量不断增加，相应地对铁矿石需求量也在大幅上升，从而给我国铁矿石的生产带来了巨大的压力。为了满足铁矿石消费量持续增长的需求，我国铁矿石产量一路飘升，从1978年到2007年，铁矿石产量从118亿吨增长到了707亿吨，增长了5倍。2007年我国铁矿石产量占世界铁矿石总产量的20，是世界上最大的铁矿石生产国。但是，铁矿石产量增长仍远远跟不上需求的增长。继2003年我国铁矿石进口量（148亿吨）超越日本、欧盟成为全球最大的铁矿石进口国后，进口铁矿占全球海运贸易量的比例不断加大。19782007年的30年间，中国进口铁矿石从80202万吨增长到383亿吨，翻了45倍。
二、BP神经网络概述
f神经网络是20世纪40年代新兴起来的一种预决策技术，因其具有极强的非线性动态处理能力，强大的自适应、自学习功能而被广泛应用于不同领域。在众多神经网络中，BP神经网络是最具代表性和应用最为广泛的一种网络模型1，其功能也发展得最全面和完整，因此本文运用BP神经网络的方法建立铁矿石需求模型，并利用该模型对铁矿石需求量进行预测。
BP神经网络是误差反向传播的多层前馈r