油价为啥上涨数学_油价上涨为什么

1.预测未来油价改用什么数学建模模型

2.一道初二数学分式题，很急，麻烦帮帮忙....

3.一道求增长率的数学题

某出租车每月行程240~300km，近日汽油每升涨0.3元，该出租车油耗为8升/百公里，则现在一个月（按30天计），该出租车的汽油费将比涨价前多支出的费用在（ 5.76~7.2元 ）范围内

240/100*0.3*8~300/100*0.3*8=5.76~7.2元

预测未来油价改用什么数学建模模型

1、设上个月进口量A，油价B，则这个月进口量（1-5%）A，

这个月的油价=AB(1+14%)/[(1-5%)A]=6B/5

这个月的油价相对于上个月的增长率=(6B/5-B)/B=1/5=20%

2、D

3、把5和10米带进去自己算

一道初二数学分式题，很急，麻烦帮帮忙....

建议用BP神经网络，并且结合主成分分析法。

一些常用的方法，比如多元回归和时间序列方法构建价格预测模型，是一种典型的线性预测模型，能够预测价格变化的线性关系，对中长期预测具有一定的局限性。

神经网络是一种智能预测方法，需要对对象建立准确的数学模型，能够准确描述对象的特征，具有学习能力强、并行处理等特点，在复杂系统等领域的建模中得到了广泛的应用，也为石油价格预测提供了思路。但是由于影响石油价格的因子比较多，且数据中含有噪声，直接用神经网络学习收敛速度慢，且预测精度低，因此需要对石油价格影响因子预处理。针对石油价格变化的特点，提出一种基于主成分分析和BP神经网络的石油价格预测模型。该模型用定性分析选择出影响因子，再利用主成分分析方法对石油价格影响因子进行筛选，选取最主要的几个影响因素，最后通过神经网络能够逼近非线性连续函数的能力对石油价格进行预测，从而实现了石油价格的准确预测。

价格的预测过程

BP神经网络的预测过程如下：

1、收集石油价格以及影响因子，并获取相关数据。

2、对石油价格影响因子进行主成分分析，并筛选出贡献率大的主成分。

3、将石油价格数据分为训练样本和预测样本。

4、用BP神经网络对训练样本进行训练，并找出模型的最优参数。

5、利用最有参数建立BP神经网络预测模型，对预测样本进行预测。

一道求增长率的数学题

设甲每次打油n kg 第一次价格为x元/kg 第二次价格为y元/kg 设x小于y（油一般都涨价的 呵呵）

则甲花费n（x+y）元 打油2n kg

若乙也花费n（x+y）元，则如果乙打油多，则乙划算，下面来算一下

乙花费n（x+y）元，则每次花费n（x+y）/2元

第一次可打油n（x+y）/2x 第二次打油n（x+y）/2y

两次之和为n(x+y)/2x+n(x+y)/2y=n（x-y）^2/2xy +2n

很明显，当x-y=0时，达到最小值2n kg 若x-y不等于0，乙打油的量恒大于2n

所以乙更划算

解：

设这个月的石油价格相对上个月的增长率为x ，上月进口量为1，上月油价位a

a（1-5%)(1+x）=a（1+14%）

0.95+0.95x=1.14

0.95x=0.19

x=0.2=20%

这个月的石油价格相对上个月的增长率为20%