基于GRNN模型的鲜猪肉市场日度价格预测与实证研究

发布时间：2017-08-24 15:22

  本文关键词：基于GRNN模型的鲜猪肉市场日度价格预测与实证研究

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【摘要】：应用广义回归神经网络(GRNN)模型对上海市某区菜市场2011.3.1-2014.3.25期间鲜猪肉的日度价格(合计732组数据)进行建模预测研究,用逐步减小光滑因子值的办法确定其合理值范围.建模结果表明:训练样本、检验样本和测试样本(简称三类样本)的均方根误差和平均绝对误差非常接近,模型具有较强的泛化能力,绝大部分三类样本的误差都在土0.33元范围内,最大相对误差都小于3%,平均百分比相对误差小于0.45%,预测未来10日鲜猪肉价格的最大绝对误差为0.14元,最大相对误差为0.82%,平均百分比相对误差为0.44%,表明建立的GRNN模型具有很好的鲁棒性、可靠性和较高的预测精度,可用于上海市某区菜市场鲜猪肉日度价格的实际预测,为政府和有关物价部门进行市场调控提供决策依据.
【作者单位】： 上海商学院财经学院;上海理工大学光电信息与计算机工程学院;上海理工大学出版印刷与艺术设计学院;
【关键词】： 鲜猪肉 日度价格 广义回归神经网络 预测 实证研究
【基金】：上海高校知识服务平台“上海商贸服务业知识服务中心”建设子项目“上海市价格监管和智能决策系统设计及开发”项目(ZF1226) 上海市重点学科“商务经济学”项目资助课题
【分类号】：F224;F323.7
【正文快照】： i引言随着人们生活水平的不断改善,鲜猪肉已成为绝大多数居民的生活必需品,需求量也不断增加,人们非常关注鲜猪肉的价格变动,而且非常敏感.同时,鲜猪肉价格的变动,牵动着生猪、猪仔等畜牧业养殖户的神经,不仅如此,与生猪养殖有关的如饲料加工业、豆粕种植业、屠宰业等上下游产

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本文编号：732047