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基于季节指数调整与HGWO-SVR算法的农产品价格预测模型 被引量:10

Forecasting Model of Agricultural Products Prices Based on Seasonal Index Adjustment and HGWO-SVR Algorithm
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摘要 为有效提高农产品价格预测的可靠性及精确度,文章根据农产品市场的规律及农产品价格波动的特征,提出了基于季节指数调整与HGWO-SVR算法的混合模型。并结合我国2005年1月至2016年12月农产品批发价格指数月度数据,运用该混合模型对农产品价格进行预测。结果表明:提出的混合模型具有更好的预测精度,是一种有效的农产品价格预测模型。 In order to improve the reliability and accuracy of agricultural price forecasting, this paper proposes a hybrid model based on seasonal index adjustment and HGWO-SVR algorithm according to the law of agricultural market and the characteristics of agricultural price fluctuation. Combining with the monthly data of agricultural products wholesale price index from January 2005 to December 2016 in China, the paper uses the hybrid model to forecast the agricultural products prices. The results show that the proposed hybrid model has better prediction accuracy, and is an effective model for agricultural price prediction.
作者 郑薇 王灿强 李维德 Zheng Wei;Wang Canqiang;Li Weide(School of Mathematics and Statistics,Lanzhou University,Lanzhou 730000,China)
出处 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2018年第19期33-37,共5页 Statistics & Decision
关键词 农产品价格 SIA HGWO-SVR 混合模型 agricultural products prices SIA HGWO-SVR hybrid model
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