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基于长短期记忆网络的大蒜价格预测模型研究

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大蒜是一种重要农产品,其价格波动会给农民、经销商和消费者带来较大影响.因此,准确预测大蒜价格对决策制定、市场规划和风险管理起到至关重要的作用.基于长短期记忆网络算法来分析大蒜价格历史数据,利用核主成分分析法对数据进行特征提取,得到最优参数的预测模型,并对大蒜价格进行短期预测.结果表明,基于KPCA的LSTM模型在对大蒜价格预测时达到预期良好效果,与传统的神经网络和时序模型相比,其具有更高的准确度和稳定性.

李丹、冯新玲、付国帅、李玉香

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郑州工业应用技术学院,河南 郑州 451100

河北科技师范学院,河北 秦皇岛 066000

长短期记忆网络 大蒜价格预测 预测模型

教育部产学合作协同育人项目

230705384254049

2024

10.19345/j.cnki.xckj.1674-7909.2024.01.034

乡村科技
河南省科学技术信息研究院

乡村科技

影响因子：0.029
ISSN：1674-7909
年,卷(期)：2024.15(1)
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