基于时间序列的小波神经网络蔬菜价格预测模型

发布时间：2017-08-26 15:47

  本文关键词：基于时间序列的小波神经网络蔬菜价格预测模型

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【摘要】：为准确预测蔬菜价格变化规律,现以合肥市周谷堆农产品批发市场2005年~2014年白菜月度市场价格及相关影响因素数据为样本,通过主成分分析,利用小波神经网络智能分析方法,构建基于小波神经网络的价格预测模型,并与BP神经网络模型比较。结果表明,小波神经网络预测模型的预测精度比BP神经网络更高,且更加的稳定。该模型的构建对蔬菜价格的稳定、农业管理部门的决策支持具有重要的理论研究意义和实际价值。
【作者单位】： 安徽农业大学信息与计算机学院;
【关键词】： 蔬菜价格 主成分分析 小波神经网络 预测模型
【基金】：安徽省高校自然科学研究项目:基于地空遥感耦合的作物生物量协同反演研究(KJ2016A837)
【分类号】：TP183;F304.2
【正文快照】： 蔬菜是一种重要农产品,是人们餐桌上的必需品,是支撑农村经济发展的一个重要产业。然而,近几年蔬菜价格呈现不稳定性,这影响了居民的正常消费生活和农民的种植热情。挖掘蔬菜价格的变化规律,及时准确预测市场价格走势,有利于国家对蔬菜市场进行宏观调控,有利于我国蔬菜市场价

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本文编号：742217