基于时间序列神经网络的鲜切花价格指数短期预测

• 作者: 彭伟
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 鲜切花价格指数 BP模型 短期预测 评价指标
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 算法设计与分析
• 页码范围: 101-107
• 页数: 7页
• 分类号: TP389.1
• 字数: 7099字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2019.05.019

摘要

鲜切花价格指数是反映鲜切花市场现状的风向标,研究鲜切花价格指数变化,掌握鲜花市场的动态和规律性具有重要意义.本文针对具有时序特点的鲜切花价格指数,基于BP模型中的L-M优化算法构建鲜切花价格指数短期预测模型,采用tansig和purelin作为各层之间的传递函数,利用时间序列分析方法确定输入层的神经元个数,通过实验数据对比来确定隐含层的神经元个数.采用平均绝对误差、平均相对误差和均方根误差这3个评价指标对模型的预测精度进行检验,实验结果表明所构建模型是有效的和具有实际应用价值的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭伟	云南农业大学云南省高校农业信息技术重点实验室	3	1	1.0	1.0