基于多尺度分析的小麦价格预测研究

发布时间：2017-09-06 15:44

  本文关键词：基于多尺度分析的小麦价格预测研究

  更多相关文章： 多尺度模型 集合经验模态分解 灰色关联度 神经网络 支持向量机

【摘要】：本文基于分解-重构-集成的思想,构建了一个多尺度组合预测模型,选取小麦作为粮食的代表,预测其价格走势。首先,运用集合经验模态分解方法(EEMD)分解价格序列,然后,用灰色关联分析方法对分量序列进行重构,重构为高频、中频、低频和趋势项四个部分,并从不规则因素、季节因素、重大事件和世界经济水平等方面对这四个部分波动特点进行解释,针对不同特点的分量选择不同的方法进行预测,最后对各预测结果用支持向量机集成,并与其他预测模型的预测结果进行比较。实证结果表明,本文构建的多尺度组合模型的预测效果优于灰色预测GM(1,1)、BP神经网络、SVM方法、ARIMA模型等单模型方法和ARIMA-SVM组合模型以及基于EMD和EEMD分解的其他多尺度组合模型。
【作者单位】： 北方工业大学经济管理学院;
【关键词】： 多尺度模型 集合经验模态分解 灰色关联度 神经网络 支持向量机
【基金】：北京市自然科学基金面上项目(9152007)
【分类号】：F323.7;F224
【正文快照】： 1　引言在过去的10年,中国实现粮食产量的连续增长,但却面临着“产不足需”的现况,而且缺口日益增大,造成了我国粮食进口数量和比例不断上升。与此同时,国际粮食价格剧烈波动,整体大幅走高,中国却缺乏国际粮食定价的话语权,只能被动接受大幅增长的国际粮价,这直接影响了国家的

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本文编号：804012