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基于误差建模分析的深度神经网络大蒜价格预测应用

作  者:
王俊美;张超;刘震
单  位:
山东农业大学信息科学与工程学院
关键词:
大蒜价格;时间序列分析;神经网络;组合模型
摘  要:
本文主要研究使用深度神经网络进行建模分析,并使用误差建模方法对大蒜的价格进行预测,为此我们进行了三种分析方法的对比,第一种方法是先对数据进行时间序列分析,利用ARIMA直接对时间序列模型进行预测.第二种方法是建立循环神经网络,使用循环神经网络进行时间序列预测.第三种是利用组合模型,先求得观测值与时间序列模型之间的残差,运用上一步建立的循环神经网络对建模产生的残差预测,将残差的预测值加上第一步中对模型的预测,进而得到对模型的预测.结论显示组合模型算法预测准确率最高.

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