【摘 要】
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中国是世界最大的茶叶生产和消费国,也是世界主要的茶叶出口国之一,对中国茶叶出口额进行准确预测、分析影响茶叶出口的影响因素并寻找针对性解决方法对中国茶叶产业发展意义重大。本文筛选出国内因素和国外因素,共150个变量构成的中国茶叶出口额影响因素指标体系。使用经验模态分解(EMD)对其特征进行提取。建立了由卷积神经网络层(CNN)、长短时记忆神经网络层(LSTM)构成的深度学习模型,首先使用CNN对数据
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中国是世界最大的茶叶生产和消费国,也是世界主要的茶叶出口国之一,对中国茶叶出口额进行准确预测、分析影响茶叶出口的影响因素并寻找针对性解决方法对中国茶叶产业发展意义重大。本文筛选出国内因素和国外因素,共150个变量构成的中国茶叶出口额影响因素指标体系。使用经验模态分解(EMD)对其特征进行提取。建立了由卷积神经网络层(CNN)、长短时记忆神经网络层(LSTM)构成的深度学习模型,首先使用CNN对数据特征进行进一步提取,再次使用LSTM对茶叶出口额进行拟合、预测,最后使用天牛群优化算法对CNN-LSTM超参数进行寻优。通过与传统GA-BPNN、GA-SVR模型进行对比,在R-Square、RMSE和RPD三个值上,CNN-BSO-LSTM均取得最优结果。此外,使用CNN-BSO-LSTM将中国茶叶出口额数据外推至2025年12月,分析了中国茶叶出口贡献率和中国茶叶出口增长优势变差指数,结果显示,2022-2025年中国茶叶出口竞争力不断上升。在中国茶叶出口影响因素指标体系的基础上,通过建立随机森林模型,对影响因素进行重要性排序,二级指标中国内因素重要性排序从高到低依次为:生产技术、茶叶企业财务状况和汇率,国别的国外因素重要性排序从高到低依次为:香港、摩洛哥、马来西亚、加纳和越南。依据影响因素重要性排序,依照国内因素和国外因素提出了针对性建议。
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