基于动态混沌神经网络的预测研究——以马铃薯时间序列价格为例

被引：31

作者：

李哲敏 ^{[1
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许世卫 ^{[1
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崔利国 ^{[3
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张建华 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 中国农业科学院农业信息研究所

[2] 农业部农业信息服务技术重点实验室

[3] 北京农业信息技术研究中心

来源：

系统工程理论与实践 | 2015年 / 35卷 / 08期

关键词：

动态混沌神经网络; 马铃薯价格; 时间序列预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

O211.61 [平稳过程与二阶矩过程]; F323.7 [农产品价格与市场];

学科分类号：

020208 ; 070103 ; 0714 ; 020205 ; 1203 ; 0202 ;

摘要：

针对农产品价格波动的非线性特征明显、传统时间序列方法在预测农产品价格短期波动存在不足等状况,本文将混沌理论和神经网络技术应用到农产品价格短期预测研究中,充分利用相关技术优势,设计了动态混沌神经网络时间序列预测模型.在此基础上,选取2008年1月21日-2012年7月1日的中国马铃薯日度价格为研究对象,对所构建的动态混沌神经网络时间序列预测模型进行学习、训练和测试,并用统计分析方法对模型性能进行评价与分析,最后,将所构建模型的预测结果与传统预测方法预测出的结果进行比较研究.结果显示:整个动态混沌神经网络结构为27-12-1,所设计的基于动态混沌神经网络的马铃薯价格时间序列预测模型在预测精度和性能上较ARMA模型均具有明显优势,这一预测模型在农产品价格时间序列短期预测研究上将具有广阔的应用前景.

引用

页码：2083 / 2091

页数：9

共 33 条

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