【摘 要】
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近年来农产品价格的频繁波动,已成为政府、社会和百姓的关心重点,农产品价格波动不仅事关农业自身发展,也影响国家整体物价水平和经济发展。根据农产品价格数据的特征,对其进
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近年来农产品价格的频繁波动,已成为政府、社会和百姓的关心重点,农产品价格波动不仅事关农业自身发展,也影响国家整体物价水平和经济发展。根据农产品价格数据的特征,对其进行准确的分析与预测,对农产品市场的应急机制和国家的宏观调控具有重要意义。随着数据挖掘理论的不断发展,以及时空数据的大规模增长,结合国内外研究现状,本文选用时间序列模型和时空数据模型的统计分析方法,主要是利用ARIMA(差分自回归滑动平均)模型和STARMA(时空自回归滑动平均)模型,对蔬菜价格指数进行建模预测分析。文章详细研究了ARIMA模型和STARMA时空数据模型的基本思想和建模过程,同时考虑了时间相关性和空间相关性,通过蔬菜价格指数的预测验证了两种模型的预测性能,并分析讨论了它们各自的优缺点,解释了蔬菜价格指数的空间变异性,为农业领域的问题研究引入新思路。
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