基于动态混沌神经网络的预测研究——以马铃薯时间序列价格为例

摘要：

针对农产品价格波动的非线性特征明显、传统时间序列方法在预测农产品价格短期波动存在不足等状况,本文将混沌理论和神经网络技术应用到农产品价格短期预测研究中,充分利用相关技术优势,设计了动态混沌神经网络时间序列预测模型.在此基础上,选取2008年1月21日一2012年7月1日的中国马铃薯日度价格为研究对象,对所构建的动态混沌神经网络时间序列预测模型进行学习、训练和测试,并用统计分析方法对模型性能进行评价与分析,最后,将所构建模型的预测结果与传统预测方法预测出的结果进行比较研究.结果显示:整个动态混沌神经网络结构为27-12-1,所设计的基于动态混沌神经网络的马铃薯价格时间序列预测模型在预测精度和性能上较ARMA模型均具有明显优势,这一预测模型在农产品价格时间序列短期预测研究上将具有广阔的应用前景.

关键词：动态混沌神经网络、马铃薯价格、时间序列预测

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分类号：F304.2;N949(农业经济理论)

资助基金：农业部专项“农业信息监测预警”;科技部农业科技成果转化资金项目“便携式农产品市场信息采集器及辅助系统开发及示范应用”2013GB23260570;中国农业科学院科技创新工程

在线出版日期：2015-09-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：2083-2091