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摘要:
基于生猪价格影响的供给、需求和市场外部因素,考虑其与生猪价格之间复杂的非线性关系,使用自适应LASSO回归与神经网络用于预警生猪价格波动,旨在监测生猪价格波动风险.首先利用自适应LASSO回归确定影响生猪价格的主要指标变量,将筛选出的各指标和生猪价格分别作为广义回归神经网络GRNN模型的输入和输出建立预警模型,利用该模型对安徽省2009年-2019年的生猪价格及其影响因素分析得出玉米价格、鸡蛋价格等指标可以作为生猪价格警情指标;GRNN神经网络模型输出的生猪价格在收敛速度优于BP和RBF等其它神经网络模型并且其网络输出的相对误差仅为0.056%.
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文献信息
篇名 基于GRNN模型的安徽省生猪价格预测预警研究
来源期刊 合肥学院学报(综合版) 学科 经济
关键词 生猪价格 预测 预警 自适应LASSO GRNN
年,卷(期) 2020,(5) 所属期刊栏目 经济与管理
研究方向 页码范围 50-58
页数 9页 分类号 F304.2
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 程建华 39 234 6.0 15.0
2 程硕 1 0 0.0 0.0
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预警
自适应LASSO
GRNN
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合肥学院学报(综合版)
双月刊
1673-162X
34-1327/Z
大16开
安徽省合肥市锦绣大道99号
1991
chi
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