本文關(guān)鍵詞：基于Q-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的國(guó)產(chǎn)大豆價(jià)格預(yù)測(cè)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：大豆是重要的經(jīng)濟(jì)作物,同時(shí)也是我國(guó)市場(chǎng)化和國(guó)際化程度最高的大宗農(nóng)產(chǎn)品,對(duì)其價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè)具有重要意義。采用Q-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)國(guó)產(chǎn)大豆價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè),該模型具有如下兩個(gè)特點(diǎn):(1)通過(guò)分位數(shù)回歸功能來(lái)描述大豆在不同價(jià)格水平下的分布特征;(2)通過(guò)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來(lái)刻畫(huà)大豆價(jià)格的非線性關(guān)系。在模型參數(shù)優(yōu)化時(shí),由于遺傳算法是一種全局搜索優(yōu)化方法,但是搜索速度慢、對(duì)初始值具有一定依賴(lài)性;而梯度下降法具有收斂快,對(duì)初始值沒(méi)有特定要求等優(yōu)點(diǎn),所以本文提出遺傳算法與梯度下降法相結(jié)合的混合改進(jìn)算法,其基本思想是利用梯度下降法的局部尋優(yōu)能力加快遺傳算法的收斂速度。采用2010年1月-2015年12月的國(guó)產(chǎn)大豆月度價(jià)格數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)研究,結(jié)果表明,算法收斂速度較快,模型預(yù)測(cè)精度較高,是可以泛化應(yīng)用的預(yù)測(cè)模型。
【作者單位】： 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 預(yù)測(cè) Q-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 梯度下降法 遺傳算法 概率密度函數(shù)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(71301077) 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)人文社會(huì)科學(xué)基金(SK2014011)
【分類(lèi)號(hào)】：F323.7
【正文快照】： 大豆是重要的經(jīng)濟(jì)作物,作為目前我國(guó)市場(chǎng)化和國(guó)際化程度最高的大宗農(nóng)產(chǎn)品,在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中具有重要地位[1]。近年來(lái),國(guó)產(chǎn)大豆價(jià)格表現(xiàn)出總體上漲、波動(dòng)頻繁的基本走勢(shì),且其波動(dòng)造成的影響擴(kuò)散快、波及面廣、復(fù)雜性高,沖擊農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)局面。因而,有效預(yù)測(cè)大豆價(jià)格,有利于大豆經(jīng)營(yíng)

【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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3 本報(bào)記者 胡軍華;進(jìn)口大豆成收儲(chǔ)“意外”受益者價(jià)格高過(guò)國(guó)產(chǎn)大豆[N];第一財(cái)經(jīng)日?qǐng)?bào);2009年

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10 楊書(shū)芳;國(guó)產(chǎn)大豆價(jià)格優(yōu)勢(shì)凸顯[N];糧油市場(chǎng)報(bào);2009年

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  本文關(guān)鍵詞：基于Q-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的國(guó)產(chǎn)大豆價(jià)格預(yù)測(cè)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：449840