基于MIV-GA-BP神经网络的我国棉价预测研究

• 作者: 刘婷婷 吴叶 方少勇
• 来源期刊: 棉纺织技术
• 学科: 工学
• 关键词: 国家棉花价格指数 BP神经网络 平均影响值 变量筛选 价格预测
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 讨论与商榷
• 页码范围: 77-80
• 页数: 4页
• 分类号: TS101.8
• 字数: 2782字
• 语种: 中文

摘要

探究了MIV-GA-BP神经网络模型对我国棉花价格预测的情况.以国家棉花价格指数B作为棉价反映指标,选取了棉花产量、进口量、消费量等13个影响棉花价格的因素,采用平均影响值(MIV)、遗传算法(GA)与BP神经网络相结合的方法,按照15％的淘汰率进行筛选,得出我国棉价波动的主要影响因素,并在此基础上构建了MIV-GA-BP神经网络模型.以2015年1月-2017年12月的3128B棉花月度平均价格为样本数据,进行MIV-GA-BP模型拟合精度评估和预测精度评估.认为:基于MIV-GA-BP神经网络模型拟合精度良好,预测精度较高,训练样本可反映99％的样本特征.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	方少勇		13	74	6.0	8.0
2	刘婷婷		11	56	5.0	7.0
3	吴叶		2	25	2.0	2.0