【摘 要】
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玉米作为我国重要的粮食作物之一,其价格的稳定不仅关系着玉米市场的安全,而且对农产品市场乃至国家社会的稳定健康发展都具有重要意义。玉米价格是影响玉米市场发展的重要因素之一。目前对玉米进行研究时,多从玉米产量、种植面积等角度开展研究,而对玉米价格预测方法的研究并不多见,这在一定程度上影响了对玉米市场变化趋势的整体判断,且已有的玉米价格预测方法预测精度有待提高。针对该现状,本文以河南省玉米价格为研究对象
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玉米作为我国重要的粮食作物之一,其价格的稳定不仅关系着玉米市场的安全,而且对农产品市场乃至国家社会的稳定健康发展都具有重要意义。玉米价格是影响玉米市场发展的重要因素之一。目前对玉米进行研究时,多从玉米产量、种植面积等角度开展研究,而对玉米价格预测方法的研究并不多见,这在一定程度上影响了对玉米市场变化趋势的整体判断,且已有的玉米价格预测方法预测精度有待提高。针对该现状,本文以河南省玉米价格为研究对象,研究并分析影响玉米价格产生变化的因素,提出和改进玉米价格预测模型。本文研究的最终目的是丰富玉米价格预测模型种类、对玉米价格预测方法的精度进行提升。具体研究内容如下:(1)对当前玉米市场的价格预测技术发展与研究现状进行总结,对河南省玉米价格影响因素展开分析,实例举证各影响因素对玉米价格变化产生的影响。鉴于当前玉米价格预测方法种类不多,预测精度不高的问题,提出构建新的价格预测模型。(2)构建基于时间序列SVR的单变量玉米价格预测模型。针对玉米价格预测方法不足、预测精度不够准确的问题,构建玉米价格预测模型。通过分析河南省2010年1月1日-2019年6月30日的玉米月度价格变化,利用混沌性时间序列,对其进行相空间重构,并结合支持向量回归理论(Support vector regression,SVR)构建一种基于时间序列SVR的单变量玉米价格预测模型。经过实验验证,预测模型对玉米价格具有很好的预测效果,可以为玉米价格预测方法提供有力的技术支持,并能够提高玉米价格的预测精度,为下一步玉米价格预测的深入研究奠定了基础。(3)构建基于多变量的玉米价格预测模型。由于玉米价格会受多方面的影响产生变化,为进一步提高玉米价格的预测精度,使其在复杂情况下也可以被准确预测,通过结合多个玉米价格影响因素,分别提出了两种玉米价格预测方法:基于时间序列多元回归模型和基于遗传算法BP神经网络模型。对河南省2000-2018年玉米年度价格进行分析预测研究。实验结果表明,与之前单变量玉米价格预测模型相比,综合考虑多个玉米价格影响因素的多变量玉米价格预测模型的预测精度明显更高。在对提出的两种多变量玉米价格预测模型进行对比发现,使用智能预测技术的基于遗传算法BP神经网络模型的预测模型性能更好,精度更高。研究结果表明,本文提出的三种玉米价格预测模型进一步补充了国内玉米价格预测方法方面的空缺,同时由于它们的预测精度较高,其在实际应用中同样具有较高的价值。
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