【摘要】：運用灰色關(guān)聯(lián)分析法對影響棉花價格波動的諸多因素進行分析,篩選出了4個主要的影響因素:國際市場因素、替代品因素、居民消費價格指數(shù)和棉花進口量。并以此優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入節(jié)點,驗證了模型對棉花價格預(yù)測的精確性。采用2010年1月~2016年4月的月度數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練集,將4個主要影響因素作為輸入向量,經(jīng)訓(xùn)練后網(wǎng)絡(luò)擬合效果較好;以2016年5月~2017年4月共12期數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)測試集,結(jié)果表明:模型預(yù)測誤差為3.11%,預(yù)測精度較為理想,泛化能力強,模型能夠較好地把握棉花價格變化的本質(zhì)規(guī)律,為準確預(yù)測棉花市場價格提供參考。
[Abstract]:The grey relational analysis was used to analyze many factors affecting the fluctuation of cotton price, and four main influencing factors were selected: international market factor, substitute factor, consumer price index and cotton import quantity. The input nodes of the RBF neural network model are optimized to verify the accuracy of the model for cotton price prediction. The monthly data from January 2010 to April 2016 are used as the network training set, and the four main influencing factors are taken as input vectors. After training, the network fitting effect is better. Taking 12 periods of data from May 2016 to April 2017 as network test data, the results show that the prediction error of the model is 3.11, the prediction accuracy is ideal, the generalization ability is strong, and the model can better grasp the essential law of cotton price change. To provide a reference for accurate prediction of cotton market prices.
【作者單位】： 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院;
【基金】：中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費南京農(nóng)業(yè)大學(xué)人文社會科學(xué)基金項目“江蘇省農(nóng)業(yè)機械化發(fā)展報告”(編號:SKZD2016003) 江蘇省農(nóng)機局委托項目“江蘇省農(nóng)機服務(wù)組織效率評價與比較研究”(編號:0602-67Q)的階段性研究成果
【分類號】：F323.7;TP183

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