基于EMD与SVM的中药材三七价格预测方法

• 作者: 张喜红 王玉香
• 来源期刊: 常州工学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 经验模态分解 支持向量机 ARIMA
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 页码范围: 30-34
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3378字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0436.2018.06.006

摘要

为了准确预测中药材三七的市场价格,指导三七药材的生产经营,防范伤农、伤商事件的发生,基于三七历史价格时间序列探索预测三七价格走向的方法.以40头规格的三七为代表,采用Scrapy网络爬虫框架编写专用爬虫工具,采集中药材天地网2012年6月至2018年5月亳州药市40头规格的三七的历史价格作为原始实验数据.基于EMD(经验模态分解)与SVM(支持向量机)算法,构建三七价格的组合预测模型,并与BP神经网络模型、单纯SVM模型、ARIMA模型进行对比分析.实验结果显示,EMD与SVM的组合模型较其他模型具有较高的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张喜红		47	66	4.0	5.0
2	王玉香		41	62	4.0	6.0