【摘 要】
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在期货商品交易市场中,农产品的价格预测是一个重要的研究方向.本文提出一种基于经验模式分解(EMD)、支持向量回归模型(SVR)与长短期记忆模型(LSTM)相互结合的农产品价格预测
【机 构】
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成都理工大学管理科学学院,四川 成都610059
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在期货商品交易市场中,农产品的价格预测是一个重要的研究方向.本文提出一种基于经验模式分解(EMD)、支持向量回归模型(SVR)与长短期记忆模型(LSTM)相互结合的农产品价格预测模型,使用EMD提取中玉米期货价格序列中包含的周期分量和趋势分量,利用LSTM分别对趋势分量与周期分量进行训练并得到未来各分量变化的预测结果,再使用SVR合并各分量的预测结果从而形成最终预测值.最后以大连期货交易所的C2009玉米合约价格为例,与ARIMA、单一LSTM模型得到的预测值进行比较,验证了本文提出的混合模型能过提高玉米期货价格的预测精度.
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