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基于PSO-BP与RBF神经网络的蔬菜价格组合预测

文献类型： 中文期刊

作者： 叶露 1 ; 李玉萍 1 ; 秦小立 1 ; 梁伟红 1 ; 宋启道 1 ; 刘燕群 1 ;

作者机构： 1.中国热带农业科学院科技信息研究所海南省热带作物信息技术应用研究重点实验室

关键词： 粒子群优化;BP神经网络;RBF神经网络;蔬菜价格;线性组合预测

期刊名称： 北方园艺

ISSN： 1001-0009

年卷期： 2015 年 21 期

页码： 212-215

收录情况： 北大核心

摘要： 为准确预测蔬菜市场价格走势,现选取海南省儋州市2012—2015年117组青椒旬零售价格及相关因素的旬价格为样本数据,其中100组作为训练数据,17组数据作为测试数据,分别建立基于粒子群算法优化BP神经网络的蔬菜价格预测模型和基于RBF神经网络的蔬菜价格预测模型,并在这2种模型的基础上建立蔬菜价格的线性组合预测模型。结果表明:2种单项预测模型在蔬菜价格预测上的应用效果都较好,且在不同评价指标上各有优势。将这2种模型的预测结果进行线性组合,可以使各单项模型优势互补,拟合效果明显优于各单项预测模型。

  • 相关文献

[1]基于自适应RBF神经网络具有模型不确定性的四旋翼无人机指定时间预设性能控制方法. 张园,郑鸿基,刘海涛,韦丽娇,沈德战,赵振华. 2024

[2]基于BP神经网络的天然橡胶市场风险预警系统构建. 刘锐金,魏宏杰,莫业勇. 2012

[3]热带人工草地植被产量的时空结构建模研究. 白昌军,严琳玲. 2010

[4]基于SSA-LSTM的玉米土壤含氧量预测模型. 于珍珍,邹华芬,于德水,汪春,刘天祥,张欣悦. 2022

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