【摘要】：由于農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格受到多方面因素共同影響,其價(jià)格波動是多種變化趨勢的相互交錯(cuò),只有充分地分析與預(yù)測各個(gè)方面的變化趨勢才能提高對農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格預(yù)測的精度。文章構(gòu)建了基于小波分解的SVM-ARI-MA農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格預(yù)測模型,即首先采用小波分析對農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格進(jìn)行分解,提取出四個(gè)方面的變化趨勢,然后采用SVM模型與ARIMA模型對上述四種變化趨勢進(jìn)行分析與建模,并重構(gòu)農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格的組合預(yù)測模型。經(jīng)對大白菜價(jià)格進(jìn)行實(shí)例分析,發(fā)現(xiàn)該種基于小波分解的組合預(yù)測模型比傳統(tǒng)預(yù)測模型具有更高的預(yù)測精度。
[Abstract]:Because the price of agricultural products is affected by many factors, the price fluctuation of agricultural products is the interlacing of many changing trends. Only by fully analyzing and forecasting the changing trends in all aspects can the accuracy of the price forecast of agricultural products be improved. The price of agricultural products is decomposed by wavelet analysis, and four changing trends are extracted. Then the SVM model and ARIMA model are used to analyze and model the above four changing trends, and the combined forecasting model of agricultural products price is reconstructed. The model has higher prediction accuracy than the traditional prediction model.
【作者單位】： 華中農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目資助項(xiàng)目(71173085) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資助項(xiàng)目(52902-0900201212)
【分類號】：F323.7;F224

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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6 朱W，

本文編號：2215567