【摘 要】
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为提高玉米价格预测精度,基于分解-重构-集成思想,构建一个基于奇异谱分解的多尺度组合模型。首先对原始序列进行奇异谱分解,并用对角平均法将分量序列重构,用作单个模型的输
【机 构】
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华南农业大学数学与信息学院（软件学院）,华南农业大学工程学院
【基金项目】
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广东省自然科学基金项目(2016A030313402),大学生创新创业项目(201810564106)
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为提高玉米价格预测精度,基于分解-重构-集成思想,构建一个基于奇异谱分解的多尺度组合模型。首先对原始序列进行奇异谱分解,并用对角平均法将分量序列重构,用作单个模型的输入,最后用BP神经网络对各单一模型输出进行非线性集成。对比分析了分别将原始序列、重构序列作为输入,各单一模型和多尺度组合模型的预测效果。结果表明,该研究所建模型要优于各单一模型。基于价格总体趋于平稳的情况,政府应结合实际情况适当采取措施以保障玉米价格的持续稳定。
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