本文關鍵詞：基于Q-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡模型的國產(chǎn)大豆價格預測研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：大豆是重要的經(jīng)濟作物,同時也是我國市場化和國際化程度最高的大宗農(nóng)產(chǎn)品,對其價格進行預測具有重要意義。采用Q-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡模型對國產(chǎn)大豆價格進行預測,該模型具有如下兩個特點:(1)通過分位數(shù)回歸功能來描述大豆在不同價格水平下的分布特征;(2)通過RBF神經(jīng)網(wǎng)絡結構來刻畫大豆價格的非線性關系。在模型參數(shù)優(yōu)化時,由于遺傳算法是一種全局搜索優(yōu)化方法,但是搜索速度慢、對初始值具有一定依賴性;而梯度下降法具有收斂快,對初始值沒有特定要求等優(yōu)點,所以本文提出遺傳算法與梯度下降法相結合的混合改進算法,其基本思想是利用梯度下降法的局部尋優(yōu)能力加快遺傳算法的收斂速度。采用2010年1月-2015年12月的國產(chǎn)大豆月度價格數(shù)據(jù)進行預測研究,結果表明,算法收斂速度較快,模型預測精度較高,是可以泛化應用的預測模型。
【作者單位】： 南京農(nóng)業(yè)大學工學院;
【關鍵詞】： 預測 Q-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡 梯度下降法 遺傳算法 概率密度函數(shù)
【基金】：國家自然科學基金(71301077) 南京農(nóng)業(yè)大學中央高校基本科研業(yè)務費人文社會科學基金(SK2014011)
【分類號】：F323.7
【正文快照】： 大豆是重要的經(jīng)濟作物,作為目前我國市場化和國際化程度最高的大宗農(nóng)產(chǎn)品,在國民經(jīng)濟中具有重要地位[1]。近年來,國產(chǎn)大豆價格表現(xiàn)出總體上漲、波動頻繁的基本走勢,且其波動造成的影響擴散快、波及面廣、復雜性高,沖擊農(nóng)業(yè)經(jīng)濟平穩(wěn)局面。因而,有效預測大豆價格,有利于大豆經(jīng)營

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本文編號：449840