基于小波分解的SVM-ARIMA农产品价格预测模型
2015-07-07分类号:F323.7;F224
【部门】华中农业大学经济管理学院
【摘要】由于农产品价格受到多方面因素共同影响,其价格波动是多种变化趋势的相互交错,只有充分地分析与预测各个方面的变化趋势才能提高对农产品价格预测的精度。文章构建了基于小波分解的SVM-ARI-MA农产品价格预测模型,即首先采用小波分析对农产品价格进行分解,提取出四个方面的变化趋势,然后采用SVM模型与ARIMA模型对上述四种变化趋势进行分析与建模,并重构农产品价格的组合预测模型。经对大白菜价格进行实例分析,发现该种基于小波分解的组合预测模型比传统预测模型具有更高的预测精度。
【关键词】小波分解 SVM模型 ARIMA模型 组合预测模型
【基金】国家自然科学基金项目资助项目(71173085);; 中央高校基本科研业务费专项资助项目(52902-0900201212)
【所属期刊栏目】统计与决策
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