農(nóng)產(chǎn)品價格的小波-SVM-ARMA組合預(yù)測
本文關(guān)鍵詞:農(nóng)產(chǎn)品價格的小波-SVM-ARMA組合預(yù)測
更多相關(guān)文章: 組合模型 小波分析 支持向量機(jī) 時間序列方法
【摘要】:建立精準(zhǔn)的農(nóng)產(chǎn)品價格預(yù)測模型對農(nóng)產(chǎn)品價格預(yù)警機(jī)制具有重要意義。農(nóng)產(chǎn)品市場是國民經(jīng)濟(jì)市場的重要組成部分,它直接關(guān)系到了居民的消費(fèi)水平、農(nóng)民收入、社會經(jīng)濟(jì)等方方面面。但是農(nóng)產(chǎn)品市場受市場供求、生產(chǎn)成本、市場流通、自然氣候以及突發(fā)事件的影響。其價格短期波動十分頻繁,而整體呈現(xiàn)波動大、非平穩(wěn)等特征。農(nóng)產(chǎn)品價格突然下降會增加農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)者的風(fēng)險,造成農(nóng)民收入下降、農(nóng)田荒廢等一系列的不良影響。因此建立精準(zhǔn)的價格預(yù)測模型能夠幫助政府把握宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控,幫助農(nóng)民及時規(guī)避農(nóng)產(chǎn)品價格變化帶來的風(fēng)險,具有非同一般研究價值。本文基于農(nóng)產(chǎn)品價格具有的非線性、非平穩(wěn)、周期性特征,建立以小波分解為基礎(chǔ)結(jié)了自回歸滑動平均方法和支持向量機(jī)方法的組合模型。本文首先討論了基于農(nóng)產(chǎn)品價格預(yù)測方面的國內(nèi)外研究內(nèi)容以及研究進(jìn)展,然后重點(diǎn)介紹了小波分析、支持向量機(jī)、自回歸移動平均模型的相關(guān)概念,以及相應(yīng)的建模方法。探討了在具體的實證研究中如何解決ARMA建模過程中的模型判斷、模型擬合、模型選擇的問題,以及支持向量機(jī)建模和小波分解中的參數(shù)尋優(yōu)、核函數(shù)選取、分解層數(shù)等實際問題。對樣本數(shù)據(jù)的選擇和前期處理和模型評價方法作了詳細(xì)的說明。最后選用2006到2013年全國生豬平均價格為樣本數(shù)據(jù),我們證實所選用的以小波分析為基礎(chǔ)并結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘方法和傳統(tǒng)時間序列的模型比單一的模型預(yù)測精度要高,擬合程度要好。
【關(guān)鍵詞】:組合模型 小波分析 支持向量機(jī) 時間序列方法
【學(xué)位授予單位】:重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:F323.7
【目錄】:
- 中文摘要3-4
- 英文摘要4-7
- 1 緒論7-12
- 1.1 研究背景和意義7-8
- 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀8-10
- 1.3 本文的研究思路10-12
- 2 理論方法12-24
- 2.1 小波變換12-16
- 2.1.1 傅立葉變換12-13
- 2.1.2 連續(xù)、離散小波變換13-14
- 2.1.3 多分辨小波14-15
- 2.1.4 小波包分解15-16
- 2.2 支持向量機(jī)(SVM)16-19
- 2.2.1 SVM理論基礎(chǔ)16-17
- 2.2.2 最優(yōu)分類超平面17-18
- 2.2.3 支持向量機(jī)的核函數(shù)和參數(shù)選擇18-19
- 2.3 時間序列模型19-24
- 2.3.1 模型類型19-20
- 2.3.2 模型識別20-23
- 2.3.3 模型擬合與檢測23-24
- 3 實證研究24-46
- 3.1 數(shù)據(jù)選取和預(yù)處理24-25
- 3.1.1 數(shù)據(jù)選取24
- 3.1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理24-25
- 3.2 單個模型實證研究25-37
- 3.2.1 ARIMA模型預(yù)測25-33
- 3.2.2 SVM預(yù)測33-37
- 3.3 組合預(yù)測模型37-43
- 3.3.1 組合模型思路37
- 3.3.2 小波分解37-39
- 3.3.3 平穩(wěn)性檢驗39-40
- 3.3.4 序列建模40-43
- 3.3.5 模型組合43
- 3.4 模型比較43-45
- 3.5 小結(jié)45-46
- 4 全文總結(jié)46-48
- 4.1 研究總結(jié)46-47
- 4.2 進(jìn)一步的討論47-48
- 致謝48-49
- 參考文獻(xiàn)49-50
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,本文編號:1033145
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