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J4 ›› 2010, Vol. 32 ›› Issue (5): 109-112.doi: 10.3969/j.issn.1007130X.2010.

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组合预测模型在猪肉价格预测中的应用研究

平平,刘大有,杨博,金弟,方芳,马思佳,田野,王永   

  1. (吉林大学计算机科学与技术学院,吉林 长春 130012)
  • 收稿日期:2009-11-15 修回日期:2010-02-09 出版日期:2010-04-28 发布日期:2010-05-11
  • 通讯作者: 刘大有 E-mail:dyliu@jlu.edu.cn
  • 作者简介:平平(1983),女,吉林镇赉人,硕士生,研究方向为数据挖掘;刘大有,教授,博士生导师,研究方向为知识工程与专家系统、粗糙集与数据挖掘等;杨博,教授,研究方向为Agent系统与复杂网络等。
  • 基金资助:

    国家自然科学基金资助项目(60603030,60873149,60973088);国家863计划资助项目(2006AA10Z245,2006AA10A309)

Research on the Combinational Modelfor Predicting the Pork Price

PING Ping,LIU Dayou,YANG Bo,JIN Di,FANG Fang,MA Sijia,TIAN Ye,WANG Yong   

  1. (School of Computer Science and Technology,Jilin University,Changchun 130012,China)
  • Received:2009-11-15 Revised:2010-02-09 Online:2010-04-28 Published:2010-05-11
  • Contact: LIU Dayou E-mail:dyliu@jlu.edu.cn

摘要:

本文在分析了神经网络、灰系统和时间序列预测模型的基础上,设计了将其中两种模型组合的预测方法。该方法的主要思想是利用回归预测思想将预测分为因素预测和结果预测两部分,并分别采用不同预测模型进行预测,从而达到提高预测精度的目的。利用该方法对吉林省近期的生猪价格进行预测,实验结果表明,该方法比单个预测方法有更好的预测效果,并且通过对不同组合的实验结果的分析发现,灰系统与神经网络相结合的方法具有更高的预测精度。

关键词: 组合预测模型, 价格预测, 神经网络, 灰系统, 时间序列

Abstract:

Based on grey systems, artificial neural networks, and time series, this paper devises a method of forecast combining two of the models which divide the forecast into two elements including factors and results by using regression. What is more, to improve the precision of the result, the method adopts different models for the factors and results prediction. The superior effect to each single method has been proved by the experimental result of predicting the recent price of pork in the province of Jilin. Furthermore, by analyzing different combinations, the method based on artificial neural networks and grey systems is of better accuracy than others.

Key words: combinational predicting model;price predicting;artificial neural network;grey system;time series

中图分类号: