本文關鍵詞：改進RBF神經(jīng)網(wǎng)絡在我國大豆價格預測中的應用研究

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【摘要】：我國大豆價格受國內外多種因素共同影響,具有非線性、隨機性和高噪音等特點,采用傳統(tǒng)數(shù)學模型進行預測,不僅分析難度大,預測誤差也很大。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡以其優(yōu)良的逼近性能而被廣泛應用于非線性時間序列預測之中。本文提出一種基于遺傳算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的我國大豆價格預測模型,該模型為多維輸入單維輸出的多變量預測模型,模型的初始輸入由大豆價格的歷史數(shù)據(jù)和相關影響因素數(shù)據(jù)組成。采用遺傳算法對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡輸入層節(jié)點數(shù)、基函數(shù)中心、擴展常數(shù)和輸出層權值進行優(yōu)化,模型可以從初始輸入變量中自主選擇最合適的輸入變量組合作為模型的輸入。采用2009-2014年的大豆價格數(shù)據(jù)進行預測研究,用2009-2013年的數(shù)據(jù)作為訓練集,2014年的數(shù)據(jù)作為測試集,改進RBF神經(jīng)網(wǎng)絡通過自主識別和選取中國大豆進口量、中國消費者信心指數(shù)和進口大豆到港分銷價格3個因素作為相關影響因素的輸入。結果表明:模型預測精度較高、泛化能力較強,能夠很好捕捉大豆價格變化規(guī)律,可為大豆市場價格的準確預報提供參考借鑒。
【作者單位】： 南京農(nóng)業(yè)大學工學院;
【關鍵詞】： 大豆 價格 RBF 遺傳算法
【基金】：國家自然科學基金(71101072;71301077;71401076) 南京農(nóng)業(yè)大學中央高�；究蒲袠I(yè)務費人文社會科學基金(SK2014011)
【分類號】：F323.7;TP183
【正文快照】： 大豆作為主要糧食和油料作物[1],其價格波動直接影響我國基本糧價的穩(wěn)定,大豆價格受政策、供求、通脹、國際市場等多種因素共同影響,波動頻繁,具有非線性、隨機性和高噪音等特點,預測難度較大,所以對大豆價格進行預測研究具有重要意義。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡具有生理學基礎結構簡單、學

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1 周鵬;秦樹人;;基于切片譜RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的旋轉機械故障診斷[J];中國機械工程;2008年12期

2 張琨;畢靖;;基于RBF網(wǎng)絡的入侵檢測技術[J];計算機工程與應用;2008年24期

3 張?zhí)扈?;基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的伺服系統(tǒng)模型參考自適應控制[J];云南民族大學學報(自然科學版);2009年01期

4 陳海濤;王國輝;;變形監(jiān)測數(shù)據(jù)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡預測方法[J];測繪信息與工程;2009年04期

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6 包剛;覃志豪;周義;包玉海;辛曉平;紅雨;海全勝;;基于高光譜數(shù)據(jù)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡方法的草地葉面積指數(shù)反演[J];國土資源遙感;2012年02期

7 宮新保,周希朗;基于免疫聚類和遺傳算法的RBF網(wǎng)絡設計方法[J];應用科學學報;2004年01期

8 徐煒;臧小剛;唐斌;;基于遺傳RBF網(wǎng)絡的混沌背景微弱信號檢測方法[J];信息技術;2006年12期

9 董澤;黃宇;韓璞;;量子遺傳算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡及其在熱工辨識中的應用[J];中國電機工程學報;2008年17期

10 魏娟;楊恢先;謝海霞;;基于免疫RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的逆運動學求解[J];計算機工程;2010年22期

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1 張琳;李海森;;基于模糊聚類算法的RBF網(wǎng)絡在漏鋼預報中的應用[A];中國計量協(xié)會冶金分會2007年會論文集[C];2007年

2 彭正勇;;基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的巷道圍巖松動圈厚度預測[A];全國金屬礦山采礦新技術學術研討與技術交流會論文集[C];2007年

3 王海榮;;基于遺傳RBF網(wǎng)絡時間序列的城市火災預測[A];提高全民科學素質、建設創(chuàng)新型國家——2006中國科協(xié)年會論文集（下冊）[C];2006年

4 王瑋;何建新;許麗生;;基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的氣溫預報模型的研究[A];中國氣象學會2008年年會第二屆研究生年會分會場論文集[C];2008年

5 宋宜斌;王培進;;一種改進的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型[A];2005年中國智能自動化會議論文集[C];2005年

6 李亞芬;楊揚;;基于RBF網(wǎng)的CSTR內�？刂芠A];第二十屆中國控制會議論文集（下）[C];2001年

7 王俊松;田庫;劉玉敏;張興會;李建國;劉玉亮;;基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的腫瘤組織熱傳導過程建模及軟測量[A];第25屆中國控制會議論文集（上冊）[C];2006年

8 徐中;辛志東;葉希貴;;基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡水處理系統(tǒng)建模與仿真[A];第六屆全國表面工程學術會議論文集[C];2006年

9 黃艷清;曹長修;孫圣軍;;基于自反饋RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的高爐熱狀態(tài)預測模型[A];冶金企業(yè)自動化、信息化與創(chuàng)新——全國冶金自動化信息網(wǎng)建網(wǎng)30周年論文集[C];2007年

10 呂強;郝繼紅;段運波;許耀銘;;基于RBF網(wǎng)絡的非線性系統(tǒng)輸出跟蹤控制[A];1994中國控制與決策學術年會論文集[C];1994年

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1 趙斌;基于RBF網(wǎng)絡的北方溫室溫濕度控制機理的研究[D];東北林業(yè)大學;2010年

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1 王翠;基于灰色理論和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡民航客運量預測方法研究[D];北京交通大學;2008年

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3 翟偉;基于自適應RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的商業(yè)銀行信貸風險預警評估研究[D];重慶工商大學;2008年

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6 張晶;基于改進RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的入侵檢測研究[D];河北大學;2009年

7 劉亦青;類RBF人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法研究及硬件實現(xiàn)[D];北京建筑大學;2013年

8 孟萌萌;基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡短期熱網(wǎng)負荷預測研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2013年

9 劉婧;基于BP、RBF及GAAA-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的工程估價方法[D];華僑大學;2013年

10 靳榮;基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊理論的連鑄漏鋼預報系統(tǒng)的研究[D];燕山大學;2009年

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