基于小波分解的SVM-ARIMA农产品价格预测模型

发布时间：2018-08-31 16:44

【摘要】：由于农产品价格受到多方面因素共同影响,其价格波动是多种变化趋势的相互交错,只有充分地分析与预测各个方面的变化趋势才能提高对农产品价格预测的精度。文章构建了基于小波分解的SVM-ARI-MA农产品价格预测模型,即首先采用小波分析对农产品价格进行分解,提取出四个方面的变化趋势,然后采用SVM模型与ARIMA模型对上述四种变化趋势进行分析与建模,并重构农产品价格的组合预测模型。经对大白菜价格进行实例分析,发现该种基于小波分解的组合预测模型比传统预测模型具有更高的预测精度。
[Abstract]:Because the price of agricultural products is affected by many factors, the price fluctuation of agricultural products is the interlacing of many changing trends. Only by fully analyzing and forecasting the changing trends in all aspects can the accuracy of the price forecast of agricultural products be improved. The price of agricultural products is decomposed by wavelet analysis, and four changing trends are extracted. Then the SVM model and ARIMA model are used to analyze and model the above four changing trends, and the combined forecasting model of agricultural products price is reconstructed. The model has higher prediction accuracy than the traditional prediction model.
【作者单位】： 华中农业大学经济管理学院;
【基金】：国家自然科学基金项目资助项目(71173085) 中央高校基本科研业务费专项资助项目(52902-0900201212)
【分类号】：F323.7;F224

【参考文献】

相关期刊论文 前5条

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【共引文献】

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6 朱W，

本文编号：2215567