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中药材市场价格整体走势指标分析
被引量：
3
1
作者
龙兴超
蒋尔国
+2 位作者
刘昌波
周永红
宁晓玲
《中国现代中药》
CAS
2011年第1期44-45,共2页
通过对中药材市场价格指数图研究,剖析当前中药材市场现状,对中药材市场后期走势进行分析。
关键词
中药材指数
中药材
价格
指数
表现
走势
在线阅读
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职称材料
基于R语言ARIMA模型和LSTM模型的中药材价格指数预测
2
作者
彭苹
《长江信息通信》
2023年第8期26-28,共3页
探究中药材价格指数预测模型将为中药产业的健康发展提供助力。据此,文章利用我国2016年1月至2023年2月中药材价格指数时间序列,基于R语言建立自回归移动平均(ARIMA)模型以及长短期记忆网络神经网络模型(LSTM),比较两种模型预测的准确...
探究中药材价格指数预测模型将为中药产业的健康发展提供助力。据此,文章利用我国2016年1月至2023年2月中药材价格指数时间序列,基于R语言建立自回归移动平均(ARIMA)模型以及长短期记忆网络神经网络模型(LSTM),比较两种模型预测的准确性并预测未来12个月中药材的价格指数。两种模型预测结果表明,2023年3月至2024年2月中药材价格指数将会上涨,并且ARIMA模型较LSTM模型预测效果更好。中药材价格指数预测模型将有利于提高资源配置有效性和促进中药材市场健康运行。
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关键词
中药材
价格
指数
R语言
时间序列
ARIMA模型
LSTM神经网络模型
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职称材料
题名
中药材市场价格整体走势指标分析
被引量：
3
1
作者
龙兴超
蒋尔国
刘昌波
周永红
宁晓玲
机构
成都天地网信息科技有限公司
四川大学心理健康教育中心
暨南大学医学院
出处
《中国现代中药》
CAS
2011年第1期44-45,共2页
文摘
通过对中药材市场价格指数图研究,剖析当前中药材市场现状,对中药材市场后期走势进行分析。
关键词
中药材指数
中药材
价格
指数
表现
走势
分类号
R282.71 [医药卫生—中药学]
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职称材料
题名
基于R语言ARIMA模型和LSTM模型的中药材价格指数预测
2
作者
彭苹
机构
西藏大学
出处
《长江信息通信》
2023年第8期26-28,共3页
文摘
探究中药材价格指数预测模型将为中药产业的健康发展提供助力。据此,文章利用我国2016年1月至2023年2月中药材价格指数时间序列,基于R语言建立自回归移动平均(ARIMA)模型以及长短期记忆网络神经网络模型(LSTM),比较两种模型预测的准确性并预测未来12个月中药材的价格指数。两种模型预测结果表明,2023年3月至2024年2月中药材价格指数将会上涨,并且ARIMA模型较LSTM模型预测效果更好。中药材价格指数预测模型将有利于提高资源配置有效性和促进中药材市场健康运行。
关键词
中药材
价格
指数
R语言
时间序列
ARIMA模型
LSTM神经网络模型
分类号
R197.32 [医药卫生—卫生事业管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
中药材市场价格整体走势指标分析
龙兴超
蒋尔国
刘昌波
周永红
宁晓玲
《中国现代中药》
CAS
2011
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于R语言ARIMA模型和LSTM模型的中药材价格指数预测
彭苹
《长江信息通信》
2023
0
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职称材料
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