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基于PCA-ELM的我国粮食价格预测研究

发布时间:2017-05-18 09:18

  本文关键词:基于PCA-ELM的我国粮食价格预测研究,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:为了准确预测粮食价格的波动趋势,为政府调控粮食价格提供科学依据,保证粮食价格的合理与稳定,在定性分析影响我国粮食价格波动因素的基础上,采用主成分分析法(PCA)对我国1994年~2012年的19个年度样本数据进行分析,将其结果输入极限学习机(ELM)预测模型,建立基于PCA-ELM的预测模型对我国粮食价格进行预测,并与多元回归预测模型的预测结果相比较。通过研究可知,对我国粮食价格波动影响较大的因素是居民消费价格指数和粮食播种面积,基于PCA-ELM的预测模型能够得到更精确的预测结果。最后,针对研究结果提出了稳定我国粮食价格的对策建议。
【作者单位】: 太原理工大学经济管理学院;
【关键词】粮食价格 价格预测 主成分分析 极限学习机
【基金】:高等学校博士学科点专项科研基金博导类项目(编号:20121402110018)
【分类号】:F323.7
【正文快照】: 一、前言由于影响粮食价格的因素错综复杂,使粮食价格的预测效果不稳定。目前,学者对粮食价格的预测研究大部分来自于专家经验和简单的数学模型,如直线外推、指数平滑、回归分析和移动平均等,这些方法通常只侧重于对历史数据的拟合,不能客观反映粮食价格变化的内在关系。[1]PC

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本文编号:375651

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