本文關鍵詞：基于Lasso和支持向量機的糧食價格預測　出處：《湖南大學學報(社會科學版)》2016年01期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：首先利用Lasso方法在影響糧食價格波動的眾多因素中選出了糧食儲備、糧食生產(chǎn)成本、糧食產(chǎn)量、糧食政策、生產(chǎn)需求、貿(mào)易需求、心理預期等7個主要影響因素;然后在Lasso變量選擇的基礎上利用支持向量機進行糧食價格的回歸與預測,同時,把Lasso、支持向量機、Lasso-支持向量機及ARIMA方法的擬合預測效果進行比較。實證結(jié)果表明:Lasso-支持向量機組合預測方法的擬合預測效果要優(yōu)于另外三種預測方法。
【作者單位】： 湖南大學經(jīng)濟與貿(mào)易學院;
【基金】：國家社會科學基金資助項目“復雜數(shù)據(jù)建模中組合預測方法及應用研究”(12BTJ014) 湖南省哲學社會科學基金項目(14YBA092)
【分類號】：F323.7;F224
【正文快照】： 一引言及文獻綜述糧食作為一種基礎產(chǎn)品,其價格的波動會對我國糧食生產(chǎn)、糧食相關產(chǎn)品的進出口以及國家宏觀經(jīng)濟調(diào)控產(chǎn)生深遠影響,關系到消費者和生產(chǎn)者的切身利益。深刻了解和剖析影響糧食價格波動的各種因素,在此基礎上建立相關的預測模型分析和預測糧食價格的變化趨勢,有助

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10 侯澍e，

本文編號：1316332