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价格预测模型及算法被引量：2: 1; 作者滕素珍刘羽于建坤《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 1995年第5期593-595,共3页; 建立价格预测系统。包括价格及相关因素的预测模型、算法及软件。该系统适应面广，特别适合农产品、副食品等价格的预测，其中针对模型的参数估计，提出一种计算方法，称为恒等变换法；它解决了迭代公式中的初始值问题，将此初始值赋予... 展开更多; 关键词参数估计价格预测模型算法 ARMA模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

小波包与神经网络相结合的股票价格预测模型被引量：2: 2; 作者常松何建敏《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第5期90-95,共6页; 小波包较之于小波可以更为灵活地提取分散在不同尺度上的信号特征 ,结合神经网络也就可获得更好的预测精度 .本文按此方式建立了一种混合杂交模型用于股票市场价格波动预测 ,并为获得最优预测精度 ,本文利用遗传算法进行小波包最优分解... 展开更多; 关键词小波包神经网络遗传算法股票市场预测精度股票价格预测模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于CNN和GRU的农产品价格预测模型研究被引量：4: 3; 作者李洁琼刘振《湖北农业科学》 2023年第1期177-181,共5页; 鉴于现有预测模型无法在大数据环境下对农产品价格进行准确和快速预测,提出了一种结合卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的农产品价格预测模型。使用CNN获取局部特征,使用GRU获取数据的时序依赖,然后将二者获得的特征连接在一起,由... 展开更多; 关键词农产品价格预测模型卷积神经网络门控循环单元短期预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

农产品市场监测预警深度学习智能预测方法被引量：1: 4; 作者许世卫李乾川 +3 位作者栾汝朋庄家煜刘佳佳熊露《智慧农业(中英文)》 2025年第1期57-69,共13页; [目的/意义]农产品供给、消费和价格的变化直接影响市场监测和预警。随着中国农业生产方式和市场体系的转型,数据获取技术的进步使得农业数据呈现爆炸式增长。然而,农产品多品种的联动监测和预测仍面临数据复杂、模型狭窄、应变能力弱... 展开更多; 关键词监测预警深度学习生产量预测消费量预测价格预测生成对抗与残差网络协同生产量模型变分自编码器岭回归消费预测模型自适应变换器价格预测模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于递阶偏最小二乘回归的飞机采购价格预测被引量：6: 5; 作者王永杰王礼沅 +1 位作者张恒喜郭基联《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2010年第10期98-101,共4页; 分析了飞机采购价格预测建模样本数据少、价格驱动因子众多的特点,考虑到递阶偏最小二乘回归(Hierarchical Partial Least-Squares Regression,Hi-PLS)方法在变量规模巨大情形下进行回归建模的优势,应用Hi-PLS对飞机采购价格进行预测。... 展开更多; 关键词飞机采购价格递阶偏最小二乘回归价格预测模型价格驱动因子; 在线阅读下载PDF 职称材料

石油价格的混沌时间序列加权动态局域预测方法被引量：2: 6; 作者杜光年林敏刘志斌《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2006年第7期14-15,共2页; 关键词价格预测模型混沌时间序列石油价格 Logistic模型非线性模型局域加权目标系统石油市场实证分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于数据挖掘的房地产价格预测被引量：5: 7; 作者唐雅娟桂鹏程《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2019年第8期80-83,共4页; 文章针对影响房地产价格的因素比较多,而导致其预测精度低的问题,提出了房地产价格预测模型。介绍了FCM算法和一种改进的FCM优化算法,通过实验得到分类结果,利用分类结果引入模糊数学对房地产价格进行预测,最后给出预测价格的误差分析。; 关键词价格预测模型房地产价格数据挖掘优化算法分类结果预测精度模糊数学误差分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

我国厂丝出口模型及其应用初探(第二部分): 8; 作者吴家楹秦宛顺靳云汇《国际贸易》 1984年第2期17-24,共8页; 本文第一部分提出了我厂丝出口模型为:lnX=-1.3556-0.4931ln P/P_w+1.0812lnQw(其中 X 为我厂丝出口量,P/P_w 为我厂丝出口价格 P 对世界厂丝价格 P_w 的相对价格,Q_w 为世界厂丝出口总量)。本文第二部分将根据已建立的厂丝出口模型探... 展开更多; 关键词出口价格厂丝收益增长率外汇收益出口量临界值出口总量价格预测模型解释世界经济效益; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名价格预测模型及算法被引量：2: 1; 作者滕素珍刘羽于建坤; 机构大连理工大学应用数学系; 出处《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 1995年第5期593-595,共3页; 文摘建立价格预测系统。包括价格及相关因素的预测模型、算法及软件。该系统适应面广，特别适合农产品、副食品等价格的预测，其中针对模型的参数估计，提出一种计算方法，称为恒等变换法；它解决了迭代公式中的初始值问题，将此初始值赋予Ｇ－Ｎ、Ｍａｒｑｕａｒｄｔ、交替迭代或其他算法，只需经过几次迭代便满足收敛条件的要求。; 关键词参数估计价格预测模型算法 ARMA模型; Keywords parameter estimation initial conditionslidentical transformation forecastingmethod of time series: ARMA model; 分类号 F045.32 [经济管理—政治经济学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名小波包与神经网络相结合的股票价格预测模型被引量：2: 2; 作者常松何建敏; 机构东南大学经济管理学院; 出处《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第5期90-95,共6页; 文摘小波包较之于小波可以更为灵活地提取分散在不同尺度上的信号特征 ,结合神经网络也就可获得更好的预测精度 .本文按此方式建立了一种混合杂交模型用于股票市场价格波动预测 ,并为获得最优预测精度 ,本文利用遗传算法进行小波包最优分解选择和神经网络参数选择 .通过对上证综指的实证研究 ,表明这种混合杂交模型的性能优于同类神经网络模型和基于小波分解的神经网络模型 .; 关键词小波包神经网络遗传算法股票市场预测精度股票价格预测模型; Keywords wavelet packet neural network genetic algorithms stock market forecast; 分类号 F830.91 [经济管理—金融学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于CNN和GRU的农产品价格预测模型研究被引量：4: 3; 作者李洁琼刘振; 机构西安职业技术学院基础课教学部西安文理学院化学工程学院; 出处《湖北农业科学》 2023年第1期177-181,共5页; 基金陕西省教育厅2022年度一般专项科学研究计划(22JK0572) 西安职业技术学院教学改革项目(2021JY03)。; 文摘鉴于现有预测模型无法在大数据环境下对农产品价格进行准确和快速预测,提出了一种结合卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的农产品价格预测模型。使用CNN获取局部特征,使用GRU获取数据的时序依赖,然后将二者获得的特征连接在一起,由解码器获得预测输出。通过试验与传统的单一模型进行比较,验证模型的优越性。结果表明,与传统预测模型相比,本研究构建的模型能有效地进行短期预测,对农产品价格预测具有一定的实际价值。; 关键词农产品价格预测模型卷积神经网络门控循环单元短期预测; Keywords agricultural products price prediction model convolutional neural network gated recurrent unit short-term forecast; 分类号 F323 [经济管理—产业经济]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名农产品市场监测预警深度学习智能预测方法被引量：1: 4; 作者许世卫李乾川栾汝朋庄家煜刘佳佳熊露; 机构中国农业科学院农业信息研究所北京市农林科学院数据科学与农业经济研究所农业农村部农业监测预警技术重点实验室中国农业科学院农业监测预警智能系统重点开放实验室; 出处《智慧农业(中英文)》 2025年第1期57-69,共13页; 基金 “十四五”国家重点研发计划项目(2022YFD1600603) 农业农村部农业监测预警技术重点实验室开放课题基金(KLAMEWT202403)。; 文摘 [目的/意义]农产品供给、消费和价格的变化直接影响市场监测和预警。随着中国农业生产方式和市场体系的转型,数据获取技术的进步使得农业数据呈现爆炸式增长。然而,农产品多品种的联动监测和预测仍面临数据复杂、模型狭窄、应变能力弱等挑战。因此,亟需构建适应中国农业数据特点的深度学习模型,以提升农产品市场的监测与预警能力,推动精准决策和应急响应。[方法]本研究应用深度学习方法,从中国多维农业数据资源实际出发,创新提出了一套不同监测预警对象条件下深度学习综合预测方法,构建了生成对抗与残差网络协同生产量模型(Generative Adversarial Network and Residual Network, GAN-ResNet)、变分自编码器岭回归消费预测模型(Variational Autoencoder and Ridge Regression, VAE-Ridge)、自适应变换器价格预测模型(Adaptive-Transformer)。为适应实际需求,研究在CAMES中采用“离线计算与可视化分离”策略,模型推理离线完成,平衡了计算复杂度与实时预警需求。[结果和讨论]深度学习综合预测方法在玉米单产、生猪消费量和番茄市场价格的预测上,均表现出显著的精度提升。GAN-ResNet生产量预测模型进行县级尺度玉米单产预测的平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error, MAPE)为6.58%,运用VAE-Ridge模型分析生猪消费量的MAPE为6.28%,运用Adaptive-Transformer模型预测番茄价格的MAPE为2.25%。[结论]该研究提出的深度学习综合预测方法,具有较先进的单品种、多场景、宽条件下的农产品市场监测预警分析能力,并在处理不同区域多维数据、多品种替代、市场季节性波动等分析方面显示出优良的指标性能,可为中国农产品市场监测预警提供一套新的有效分析方法。; 关键词监测预警深度学习生产量预测消费量预测价格预测生成对抗与残差网络协同生产量模型变分自编码器岭回归消费预测模型自适应变换器价格预测模型; Keywords monitoring and early warning deep learning production forecasting consumption forecasting price forecasting GAN-ResNet VAE-Ridge Adaptive-Transformer; 分类号 TP393.01 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于递阶偏最小二乘回归的飞机采购价格预测被引量：6: 5; 作者王永杰王礼沅张恒喜郭基联; 机构空军工程大学工程学院; 出处《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2010年第10期98-101,共4页; 文摘分析了飞机采购价格预测建模样本数据少、价格驱动因子众多的特点,考虑到递阶偏最小二乘回归(Hierarchical Partial Least-Squares Regression,Hi-PLS)方法在变量规模巨大情形下进行回归建模的优势,应用Hi-PLS对飞机采购价格进行预测。以战斗机采购价格预测为例进行了研究,首先对战斗机采购价格驱动因子进行分组,然后应用Hi-PLS对分组后的价格驱动因子进行回归,建立采购价格预测模型。实例表明,在飞机采购价格预测方面,采用递阶偏最小二乘回归预测更能体现价格与飞机性能参数之间的关系。; 关键词飞机采购价格递阶偏最小二乘回归价格预测模型价格驱动因子; Keywords aircraft purchasing price hierarchical partial least-squares regression price prediction model price drive factor; 分类号 V37 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程] O241.5 [理学—计算数学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名石油价格的混沌时间序列加权动态局域预测方法被引量：2: 6; 作者杜光年林敏刘志斌; 机构西南石油学院; 出处《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2006年第7期14-15,共2页; 关键词价格预测模型混沌时间序列石油价格 Logistic模型非线性模型局域加权目标系统石油市场实证分析; 分类号 O415.5 [理学—理论物理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于数据挖掘的房地产价格预测被引量：5: 7; 作者唐雅娟桂鹏程; 机构汕头大学工学院; 出处《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2019年第8期80-83,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(61471228) 广东省科技计划项目(2015B020233018); 文摘文章针对影响房地产价格的因素比较多,而导致其预测精度低的问题,提出了房地产价格预测模型。介绍了FCM算法和一种改进的FCM优化算法,通过实验得到分类结果,利用分类结果引入模糊数学对房地产价格进行预测,最后给出预测价格的误差分析。; 关键词价格预测模型房地产价格数据挖掘优化算法分类结果预测精度模糊数学误差分析; 分类号 F224.9 [经济管理—国民经济]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名我国厂丝出口模型及其应用初探(第二部分): 8; 作者吴家楹秦宛顺靳云汇; 出处《国际贸易》 1984年第2期17-24,共8页; 文摘本文第一部分提出了我厂丝出口模型为:lnX=-1.3556-0.4931ln P/P_w+1.0812lnQw(其中 X 为我厂丝出口量,P/P_w 为我厂丝出口价格 P 对世界厂丝价格 P_w 的相对价格,Q_w 为世界厂丝出口总量)。本文第二部分将根据已建立的厂丝出口模型探索我厂丝出口价格的选择和经济变量的预测两个问题。; 关键词出口价格厂丝收益增长率外汇收益出口量临界值出口总量价格预测模型解释世界经济效益; 分类号 F74 [经济管理—国际贸易]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	价格预测模型及算法	滕素珍刘羽于建坤	《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心	1995	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	小波包与神经网络相结合的股票价格预测模型	常松何建敏	《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2001	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于CNN和GRU的农产品价格预测模型研究	李洁琼刘振	《湖北农业科学》	2023	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	农产品市场监测预警深度学习智能预测方法	许世卫李乾川栾汝朋庄家煜刘佳佳熊露	《智慧农业(中英文)》	2025	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于递阶偏最小二乘回归的飞机采购价格预测	王永杰王礼沅张恒喜郭基联	《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心	2010	6	在线阅读下载PDF 职称材料
6	石油价格的混沌时间序列加权动态局域预测方法	杜光年林敏刘志斌	《统计与决策》 CSSCI 北大核心	2006	2	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于数据挖掘的房地产价格预测	唐雅娟桂鹏程	《统计与决策》 CSSCI 北大核心	2019	5	在线阅读下载PDF 职称材料
8	我国厂丝出口模型及其应用初探(第二部分)	吴家楹秦宛顺靳云汇	《国际贸易》	1984	0	在线阅读下载PDF 职称材料