基于小波神经网络的辣椒价格时间序列预测模型

摘要：

以辣椒价格为研究对象,用天津市10个采集点2013年1月1日—12月30日的辣椒日度市场价格数据作为样本,借助小波神经网络智能分析方法,构建了天津市辣椒价格时间序列预测模型。结果表明,模型预测误差率小于0．01,预测值与实际值之间的相关性R2为0．8438,可准确预测辣椒价格走势。该模型的构建为辣椒市场监测预警提供技术支持,也可为相关政策出台提供参考。

关键词：小波神经网络、辣椒、价格、时间序列、预测模型

分类号：TP1;TP3

资助基金：“十二五”国家科技支撑计划重点项目“农业生产与市场流通匹配管理及信息服务关键技术研究与示范”2012BAH20B04;国家自然基金项目“中国粮食生产消费协调度测定模型构建及实证研究”41201599;公益性科研院所基本科研业务费专项资金“标准化农情信息采集技术研究与监测系统构建”项目2014-J-012。

在线出版日期：2015-01-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：40-42