作品名称：光伏建筑一体化行业未来发展趋势可视化处理
参赛院校：山东科技大学（青岛）
团队成员：任子骏、王志浩、王浩宇、滕世龙
数媒竞赛网（mit.caai.cn）2022年参赛作品
作品描述：

光伏建筑一体化（BIPV）是充分利用工业建筑、公共建筑屋顶等资源实施分布式光伏发电工程，它对我国实现“碳达峰”和“碳中和”起到重要作用。为了对光伏建筑一体化相关上市企业的发展做出预测，我们对沪深股市中37家光伏建筑一体化相关企业的股票数据作了以下可视化处理：（1）将已有的37家企业股票看作一个整体称为光伏建筑一体化板块，利用Excel、VScode软件对数据进行处理以绘制出加权移动平均线MAW，经过平滑化处理得到光伏建筑一体化板块指数的移动平均线，以便于指导投资。（2）初步建立基于灰色-BP神经网络的预测模型，在实际值的基础上，利用神经网络计算出误差曲线，并通过伴随的误差修正而进行参数迭代，对光伏建筑一体化板块的移动平均值进行预测，以期得到更准确的预测值。（3）通过建立多元回归模型，对上证指数和光伏建筑一体化板块指数进行相关性分析（4）根据不同种类、指标的移动平均线和投资策略建立基于GARCH-VaR的风险评估模型、基于改进层次分析法的模糊综合风险评价体系，以求得各企业的股票风险指数，最后建立多目标规划模型，以求得最优投资方案。

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参赛院校：山东科技大学（青岛）
团队成员：任子骏、王志浩、王浩宇、滕世龙
数媒竞赛网2022年参赛作品
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光伏建筑一体化（BIPV）是充分利用工业建筑、公共建筑屋顶等资源实施分布式光伏发电工程，它对我国实现“碳达峰”和“碳中和”起到重要作用。为了对光伏建筑一体化相关上市企业的发展做出预测，我们对沪深股市中37家光伏建筑一体化相关企业的股票数据作了以下可视化处理：（1）将已有的37家企业股票看作一个整体称为光伏建筑一体化板块，利用Excel、VScode软件对数据进行处理以绘制出加权移动平均线MAW，经过平滑化处理得到光伏建筑一体化板块指数的移动平均线，以便于指导投资。（2）初步建立基于灰色-BP神经网络的预测模型，在实际值的基础上，利用神经网络计算出误差曲线，并通过伴随的误差修正而进行参数迭代，对光伏建筑一体化板块的移动平均值进行预测，以期得到更准确的预测值。（3）通过建立多元回归模型，对上证指数和光伏建筑一体化板块指数进行相关性分析（4）根据不同种类、指标的移动平均线和投资策略建立基于GARCH-VaR的风险评估模型、基于改进层次分析法的模糊综合风险评价体系，以求得各企业的股票风险指数，最后建立多目标规划模型，以求得最优投资方案。

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光伏建筑一体化（BIPV）是充分利用工业建筑、公共建筑屋顶等资源实施分布式光伏发电工程，它对我国实现“碳达峰”和“碳中和”起到重要作用。为了对光伏建筑一体化相关上市企业的发展做出预测，我们对沪深股市中37家光伏建筑一体化相关企业的股票数据作了以下可视化处理：（1）将已有的37家企业股票看作一个整体称为光伏建筑一体化板块，利用Excel、VScode软件对数据进行处理以绘制出加权移动平均线MAW，经过平滑化处理得到光伏建筑一体化板块指数的移动平均线，以便于指导投资。（2）初步建立基于灰色-BP神经网络的预测模型，在实际值的基础上，利用神经网络计算出误差曲线，并通过伴随的误差修正而进行参数迭代，对光伏建筑一体化板块的移动平均值进行预测，以期得到更准确的预测值。（3）通过建立多元回归模型，对上证指数和光伏建筑一体化板块指数进行相关性分析（4）根据不同种类、指标的移动平均线和投资策略建立基于GARCH-VaR的风险评估模型、基于改进层次分析法的模糊综合风险评价体系，以求得各企业的股票风险指数，最后建立多目标规划模型，以求得最优投资方案。

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光伏建筑一体化（BIPV）是充分利用工业建筑、公共建筑屋顶等资源实施分布式光伏发电工程，它对我国实现“碳达峰”和“碳中和”起到重要作用。为了对光伏建筑一体化相关上市企业的发展做出预测，我们对沪深股市中37家光伏建筑一体化相关企业的股票数据作了以下可视化处理：（1）将已有的37家企业股票看作一个整体称为光伏建筑一体化板块，利用Excel、VScode软件对数据进行处理以绘制出加权移动平均线MAW，经过平滑化处理得到光伏建筑一体化板块指数的移动平均线，以便于指导投资。（2）初步建立基于灰色-BP神经网络的预测模型，在实际值的基础上，利用神经网络计算出误差曲线，并通过伴随的误差修正而进行参数迭代，对光伏建筑一体化板块的移动平均值进行预测，以期得到更准确的预测值。（3）通过建立多元回归模型，对上证指数和光伏建筑一体化板块指数进行相关性分析（4）根据不同种类、指标的移动平均线和投资策略建立基于GARCH-VaR的风险评估模型、基于改进层次分析法的模糊综合风险评价体系，以求得各企业的股票风险指数，最后建立多目标规划模型，以求得最优投资方案。

作品名称：光伏建筑一体化行业未来发展趋势可视化处理
参赛院校：山东科技大学（青岛）
团队成员：任子骏、王志浩、王浩宇、滕世龙
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光伏建筑一体化（BIPV）是充分利用工业建筑、公共建筑屋顶等资源实施分布式光伏发电工程，它对我国实现“碳达峰”和“碳中和”起到重要作用。为了对光伏建筑一体化相关上市企业的发展做出预测，我们对沪深股市中37家光伏建筑一体化相关企业的股票数据作了以下可视化处理：（1）将已有的37家企业股票看作一个整体称为光伏建筑一体化板块，利用Excel、VScode软件对数据进行处理以绘制出加权移动平均线MAW，经过平滑化处理得到光伏建筑一体化板块指数的移动平均线，以便于指导投资。（2）初步建立基于灰色-BP神经网络的预测模型，在实际值的基础上，利用神经网络计算出误差曲线，并通过伴随的误差修正而进行参数迭代，对光伏建筑一体化板块的移动平均值进行预测，以期得到更准确的预测值。（3）通过建立多元回归模型，对上证指数和光伏建筑一体化板块指数进行相关性分析（4）根据不同种类、指标的移动平均线和投资策略建立基于GARCH-VaR的风险评估模型、基于改进层次分析法的模糊综合风险评价体系，以求得各企业的股票风险指数，最后建立多目标规划模型，以求得最优投资方案。

作品名称：光伏建筑一体化行业未来发展趋势可视化处理
参赛院校：山东科技大学（青岛）
团队成员：任子骏、王志浩、王浩宇、滕世龙
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光伏建筑一体化（BIPV）是充分利用工业建筑、公共建筑屋顶等资源实施分布式光伏发电工程，它对我国实现“碳达峰”和“碳中和”起到重要作用。为了对光伏建筑一体化相关上市企业的发展做出预测，我们对沪深股市中37家光伏建筑一体化相关企业的股票数据作了以下可视化处理：（1）将已有的37家企业股票看作一个整体称为光伏建筑一体化板块，利用Excel、VScode软件对数据进行处理以绘制出加权移动平均线MAW，经过平滑化处理得到光伏建筑一体化板块指数的移动平均线，以便于指导投资。（2）初步建立基于灰色-BP神经网络的预测模型，在实际值的基础上，利用神经网络计算出误差曲线，并通过伴随的误差修正而进行参数迭代，对光伏建筑一体化板块的移动平均值进行预测，以期得到更准确的预测值。（3）通过建立多元回归模型，对上证指数和光伏建筑一体化板块指数进行相关性分析（4）根据不同种类、指标的移动平均线和投资策略建立基于GARCH-VaR的风险评估模型、基于改进层次分析法的模糊综合风险评价体系，以求得各企业的股票风险指数，最后建立多目标规划模型，以求得最优投资方案。