我国中药材价格指数预测研究

摘要：

以中药材天地网30种中药材价格指数为研究对象,使用HP-LSTM-MLP混合预测模型对中药材单品种价格指数和综合价格指数进行预测,并与LSTM(long short term memory networks,长短期记忆网络)、RNN(recurrent neural network,循环神经网络)、GRU(gated recurrent unit,门控循环单元)等预测模型进行比较分析.研究结果表明,在RMSE和R2score两个预测效果衡量指标中,HP-LSTM-MLP混合预测模型的RMSE为65.33,R2score为0.99,皆优于其他3种模型.采用HP-LSTM-MLP模型分别预测我国30种主要中药材综合价格指数以及单品种价格指数,结果显示,对中药材综合价格指数的预测结果平均相对误差为1.89％;对黄连、连翘和麦冬等单品种价格指数的预测结果的平均相对误差分别为3.36％、5.66％和3.22％,说明HP-LSTM-MLP模型泛化能力较好,对我国中药材价格指数预测具有一定的应用价值.

关键词：中药材;价格指数;HP-LSTM-MLP;预测模型;RNN;GRU;中药材价格;中药材产业

所属期刊栏目：40

分类号：F326.12;F714.1(中国农业经济)

资助基金：国家社会科学基金项目;农业农村部、财政部国家中药材产业技术体系建设专项;教育部人文社会科学研究项目

在线出版日期：2021-12-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：50-59