文献类型：期刊文章

作　　者：屠星月[1] 薛佳妮[1] 郭承坤[1] 封文杰[2] 陈英义[1]

机构地区：[1]中国农业大学信息与电气工程学院/农业部农业信息获取技术重点实验室,北京100083 [2]山东省农科院科技信息研究所,山东济南250100

出　　处：《广东农业科学》

基　　金：山东省自主创新专项(2012CX90204)

年　　份：2014

卷　　号：41

期　　号：23

起止页码：168-173

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CAS、CSCD、CSCD_E2013_2014、IC、RCCSE、UPD、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为协助生产者更好地播种和收获,有效把握国内农产品价格波动规律,提高农产品价格预测精度。本文构建了基于农产品价格时间序列组合预测方法与RBF神经网络的集成预测模型,以ARCH、Holt-Winters无季节模型时间序列组合预测方法揭示农产品价格序列线性特征,以RBF神经网络揭示农产品价格非线性变动规律,并以1997—2011年全国农产品集贸市场大豆月度价格走势数据为例进行实验验证。研究结果显示,基于农产品价格时间序列组合预测方法与RBF神经网络的集成预测模型精度高于时间序列组合预测方法或RBF神经网络模型,是一种有效的农产品价格预测模型。

关 键 词：时间序列 RBF神经网络 方法集成  价格预测

分 类 号：F323]