农产品市场价格的集成预测方法研究

发布时间：2017-07-20 23:23

  本文关键词：农产品市场价格的集成预测方法研究

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【摘要】：当前,影响我国农产品市场价格的因素十分复杂,包括生产成本、市场供求、气候变化、政策导向、国际市场变动及各种突发性自然灾害等。在这些影响因素的共同作用下,农产品市场价格短期波动加剧,呈现出波动频率加大、波动幅度增大的趋势。农产品市场短期风险凸显,农产品价格预测难度加大。因此,开展农产品市场价格预测研究,给农产品市场提供参考信息显得尤为重要。为了提高农产品价格预测精度,并有效解释价格波动的内在经济含义,本文基于集成预测思想,提出EMD-SVM集成预测模型。以波动幅度较大的具有代表性的猪肉价格数据为预测样本,首先用经验模态分解方法(EMD)把猪肉市场价格分解成若干个不同尺度的,相对平稳的本征模态分量(IMF),按照频率高低,将各IMF分量集成为高频部分、低频部分和残余项三大模块,解决波动大、非平稳问题。在此基础上运用支持向量机(SVM)对3个集成模块分别进行预测,从而解决非线性问题。为了使预测模型最优,SVM的参数用遗传算法进行寻优。对3个集成模块的预测结果再次进行集成,重构出猪肉市场价格预测值。为了验证模型的有效性,将EMD-SVM集成预测模型与SVM、EMD-BP、BP的预测结果进行分类比较,其MAPE和方向性都明显提高。最后通过预测结果,本文阐述了农产品价格预测意义是为了指导农产品市场定价、农业生产,及时建立防范农业风险的有效措施,将农产品价格波动所带来的风险控制在一个合理水平,保障社会安定和谐,保障国民经济健康稳定和可持续发展。
【关键词】：农产品价格 价格波动特征 集成预测 经验模态分解 支持向量机
【学位授予单位】：华中师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F323.7
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 1. 绪论9-19
• 1.1 选题背景及研究意义9-11
• 1.2 国内外研究现状11-15
• 1.2.1 国内农产品价格波动特征研究现状11-12
• 1.2.2 农产品市场价格预测方法研究现状12-15
• 1.3 本文的研究目标15-16
• 1.4 本文研究内容及主要创新点16-19
• 1.4.1 研究内容16-17
• 1.4.2 技术路线与研究方法17
• 1.4.3 主要创新点17-19
• 2. 农产品价格波动特征及预测方法19-29
• 2.1 农产品价格波动现状19-20
• 2.2 农产品价格波动特征分析20-24
• 2.2.1 农产品价格波动时间运动轨迹20-22
• 2.2.2 农产品价格波动结构特征分析22-24
• 2.3 农产品价格波动预测方法评述24-27
• 2.3.1 回归分析方法24-25
• 2.3.2 时间序列预测法25-26
• 2.3.3 智能预测方法26-27
• 2.3.4 合预测方法27
• 2.3.5 集成预测方法27
• 2.4 本章小结27-29
• 3. EMD-SVM集成预测模型的理论基础29-43
• 3.1 引言29
• 3.2 经验模态分解的基本理论29-34
• 3.2.1 瞬时频率29-30
• 3.2.2 特征时间尺度30-31
• 3.2.3 本征模态函数31-32
• 3.2.4 EMD分解的原理及实现32-34
• 3.3 支持向量机的基本理论34-39
• 3.3.1 SVM基本原理35-38
• 3.3.2 SVM要素选取38-39
• 3.4 GA优化SVM参数39-41
• 3.4.1 GA优化概述39-40
• 3.4.2 GA优化模型的建立40-41
• 3.5 本章小结41-43
• 4. EMD-SVM集成预测模型构建与实证分析43-55
• 4.1 引言43
• 4.2 EMD-SVM集成模型的构建43-44
• 4.2.1 样本数据的选择43
• 4.2.2 EMD-SVM集成模型算法43-44
• 4.3 实证分析44-51
• 4.3.1 数据及评价准则44-46
• 4.3.2 实验内容及过程46-49
• 4.3.3 模型结果分析49-51
• 4.4 农产品价格预测的指导意义51-54
• 4.5 本章小结54-55
• 5. 总结与展望55-57
• 5.1 总结55
• 5.2 展望55-57
• 参考文献57-61
• 附录Ⅰ61-64
• 致谢64

【参考文献】

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本文编号：570515