基于时间序列GA-SVR的水产品价格预测模型及验证

• 作者: 张磊 段青玲 王亮 肖晓琰 魏芳芳
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 养殖 模型 支持向量机 价格预测 水产品 遗传算法 时间序列
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 农产品加工工程
• 页码范围: 308-314
• 页数: 7页
• 分类号: F304.2|TP301.6
• 字数: 5447字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.2017.01.042

摘要

水产品价格的准确预测有助于合理规划水产养殖,正确引导水产行业的发展.根据水产品价格序列的非线性、非平稳和周期性特点,提出了一种基于时间序列遗传优化(genetic algorithm,GA)支持向量回归(support vector regression,SVR)的水产品价格预测模型.该模型首先通过时间序列分析方法对价格序列进行平稳性检验和确定相关阶数,得到训练数据集;再利用遗传算法对支持向量回归模型的参数组合进行寻优,使用优化后的参数建立支持向量回归模型,然后使用模型进行预测.分别选取桂鱼、基围虾、梭子蟹的价格数据对模型进行验证,选取2011-2014年的数据作为训练集,对2015年价格进行预测,结果表明:桂鱼、基围虾、梭子蟹的平均绝对误差分别为6.70％、7.82％、14.76％,均方根误差分别为5.853 1、23.701 1、13.858 0,且优于基于时间序列的SVR模型及BPANN模型的预测结果,可以为水产品价格的预测提供依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	段青玲	中国农业大学信息与电气工程学院	25	189	9.0	12.0
2	张磊	中国农业大学信息与电气工程学院	66	587	13.0	22.0
3	魏芳芳	中国农业大学信息与电气工程学院	3	54	2.0	3.0
4	王亮	中国农业大学信息与电气工程学院	21	141	5.0	11.0
5	肖晓琰	中国农业大学信息与电气工程学院	4	67	4.0	4.0