基于小波及神经网络的电力期货价格预测应用研究的中期报告（Thisisamid-termreportontheapplicationstudyofpowerfuturespricepredictionbasedonwaveletandneuralnetwork.）1.研究背景电力期货市场是世界上最活跃的期货市场之一，它具有强烈的周期性和随机性。因此，电力期货市场的预测对于有效的电力市场运行和优化有着重要的意义。传统的预测方法通常使用基于统计的方法。虽然这些方法已经有了很大的进步，但仍然难以应对复杂的市场变化情况。因此，基于小波及神经网络的预测方法成为了一种趋势。2.研究内容本研究通过小波分析和神经网络建模来预测电力期货价格。具体来说，使用小波变换对电力期货市场数据进行分解和去噪，然后将去噪后的数据输入到神经网络模型中进行预测。同时，本研究也进行了多种不同的神经网络算法比较，包括BP神经网络、RBF神经网络、LSTM神经网络等。3.研究进展目前，我们已经完成了电力期货市场数据的采集和预处理，并对数据进行了小波分解和去噪。我们还进行了多种神经网络算法的训练和比较，并对预测结果进行了评估。实验结果表明，基于小波和神经网络的预测方法具有较高的预测精度和稳定性。4.下一步工作下一步，我们将对研究中发现的问题进行进一步的优化和改进，同时继续进行多次实验来验证所提出的预测方法的有效性和可靠性。我们还将探索其他新的预测模型或者技术，以全面提升电力期货价格预测精度和准确性。5.结论综上所述，基于小波和神经网络的电力期货价格预测方法具有很大的潜力和市场应用前景。本研究的初步工作表明该方法可能比传统的基于统计的方法更加准确和可靠，预测结果更加稳定。因此，我们相信，该方法在实际应用中的可行性和优势还有待进一步研究和验证。