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基于奇异谱分解的猪肉价格组合预测

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通过奇异谱分析方法分解猪肉价格,采用ARIMA模型、SVM模型和BP神经网络模型对分解后的猪肉价格进行组合预测;同时选择ARI-MA,SVM和BP神经网络作为基准模型,把组合模型预测的结果与所选的基准模型预测结果进行对比,得到了组合模型预测结果总体上优于基准模型预测结果的结论.通过DM检验,进一步验证了结果的可靠性.预测结果表明,SSA组合模型的预测能力平均比ARIMA、SVM和BP神经网络3种基准模型的预测能力分别高出7.97%、72.79%、67.64%.
Combined Prediction of Pork Prices Based on Singular Spectrum Decomposition

黄增跃、方永美

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华南农业大学数学与信息学院,广东广州,510642

组合模型 奇异谱分解 自回归移动平均模型 支持向量机 猪肉价格

华南农业大学校级大学生创新训练项目

201710564183

2020

山西科技
山西省科技发展战略研究所

山西科技

影响因子:0.29
ISSN:1004-6429
年,卷(期):2020.35(3)
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