文献类型： 中文期刊
作者： 张宝文 1 ; 王川 1 ; 杨春英 2 ; 王来刚 2 ;
作者机构： 1.河南师范大学计算机与信息工程学院
2.河南省农业科学院农业经济与信息研究所
关键词： 玉米价格;预测模型;支持向量回归;相空间重构;时间序列
期刊名称： 中国农学通报
ISSN： 1000-6850
年卷期： 2020 年 031 期
页码：
收录情况： CSCD
摘要： 研究旨在运用时间序列和支持向量回归(support vector regression,SVR)理论,建立短期玉米价格预测模型,为玉米市场监测预警提供技术支持与决策依据.本研究根据玉米价格序列波动的非线性特征,以河南省2010年1月1日-2019年6月30日的月度数据为研究对象,结合混沌性时间序列与SVR理论,研究一种短期玉米价格预测模型.通过相空间重构的方法对价格序列进行处理,利用重构后的数据训练模型,运用网格交叉验证(GridSearchCV)对研究模型进行优化.得到一种基于时间序列支持向量回归的玉米价格预测模型.将研究模型的预测结果进行对比分析,结果显示,研究模型的预测值更贴近真实值,其平均相对误差(MRE)和均方根误差(RMSE)分别为0.006和20.57,优于传统支持向量回归模型的预测结果.研究模型可以为玉米价格预测提供方法依据,且相较于传统预测方法在精度方面具有优势.
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