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基于时间序列与RBF的农产品市场价格短期预测模型

文献类型： 中文期刊

作者： 屠星月 1 ; 薛佳妮 1 ; 郭承坤 1 ; 封文杰 2 ; 陈英义 1 ;

作者机构： 1.中国农业大学信息与电气工程学院/农业部农业信息获取技术重点实验室

2.山东省农科院科技信息研究所

关键词： 时间序列;RBF神经网络;方法集成;价格预测

期刊名称： 广东农业科学

ISSN： 1004-874X

年卷期： 2014 年 41 卷 23 期

页码： 168-173

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 为协助生产者更好地播种和收获,有效把握国内农产品价格波动规律,提高农产品价格预测精度。本文构建了基于农产品价格时间序列组合预测方法与RBF神经网络的集成预测模型,以ARCH、Holt-Winters无季节模型时间序列组合预测方法揭示农产品价格序列线性特征,以RBF神经网络揭示农产品价格非线性变动规律,并以1997—2011年全国农产品集贸市场大豆月度价格走势数据为例进行实验验证。研究结果显示,基于农产品价格时间序列组合预测方法与RBF神经网络的集成预测模型精度高于时间序列组合预测方法或RBF神经网络模型,是一种有效的农产品价格预测模型。

  • 相关文献

[1]基于EMD-SVM的农产品市场价格短期预测模型. 屠星月,于辉辉,郭承坤,阮怀军,陈英义. 2015

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