基于分类模型的生猪价格预测

• 作者: 吕逸鹏 林旭东
• 来源期刊: 中国畜牧杂志
• 学科: 经济
• 关键词: 涨跌分类 BP神经网络 生猪价格预测 组合模型
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 畜牧经济
• 页码范围: 215-219
• 页数: 5页
• 分类号: F326.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.19556/j.0258-7033.20191120-03

摘要

本文旨在通过研究中国南方某养殖企业2000年7月—2015年11月生猪价格的涨跌规律,建立一个可以预测未来每月生猪价格和趋势的模型,为企业的调整和布局提供参考.本文先使用支持向量机(SVM)、反向传播神经网络(BPNN)和Xgboost模型对样本进行涨跌分类,再根据分类结果使用不同参数的多元回归模型进行生猪价格预测.结果显示:使用BPNN_Xgboost的组合模型在涨跌分类中的正确率达到94.59%,先分类再预测方法的平均绝对百分比误差为2.64%.先分类再预测方法与直接预测方法相比可以降低预测的误差.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林旭东		7	39	4.0	6.0
2	吕逸鹏		1	0	0.0	0.0