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內(nèi)容簡介

　　立足于我國農(nóng)產(chǎn)品價格波動日漸復雜的客觀事實及對農(nóng)產(chǎn)品價格波動幅度和趨勢精準預測的現(xiàn)實需求，《數(shù)據(jù)驅(qū)動的農(nóng)產(chǎn)品價格波動分解集成預測研究》以數(shù)據(jù)驅(qū)動思想為指導，對分解集成預測方法論的三個研究步驟進行改進與完善。首先，針對時序分解，提出一種具有數(shù)據(jù)自適應性的改進經(jīng)驗模態(tài)類分解算法，解決端點效應及模態(tài)混淆問題；其次，針對單項預測，設計一種以時間序列統(tǒng)計特征為依據(jù)的預測模型自適應選擇分類器，解決預測模型選擇的主觀性問題；再次，針對集成子集選擇，設計一種以單項預測結果蘊含的信息量為依據(jù)的*優(yōu)子集篩選算法，完善*優(yōu)子集選擇的理論依據(jù)；*后，針對集成預測的多樣性，提出了融合網(wǎng)絡搜索數(shù)據(jù)及多時間尺度數(shù)據(jù)的集成預測策略，豐富集成預測的數(shù)據(jù)來源。

作者簡介

暫缺《數(shù)據(jù)驅(qū)動的農(nóng)產(chǎn)品價格波動分解集成預測研究》作者簡介

圖書目錄

目錄
第1章緒論 1
1.1 本書背景與意義 1
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 5
1.3 本書的研究思路 15
1.4 本章小結 21
第2章本書的研究框架 22
2.1 相關理論知識 22
2.2 實驗方案 28
第3章數(shù)據(jù)驅(qū)動的時序分解方法 32
3.1 時序分解方法綜述 32
3.2 經(jīng)驗模態(tài)類分解算法原理及存在問題 35
3.3 端點效應抑制方法改進研究 42
3.4 模態(tài)混淆抑制方法改進研究 47
3.5 本章小結 54
第4章數(shù)據(jù)驅(qū)動的預測模型自適應選擇 55
4.1 預測模型選擇綜述 55
4.2 基于時序特征的預測模型自適應選擇框架 59
4.3 預測模型自適應選擇實驗方案 67
4.4 預測模型自適應選擇實驗結果 68
4.5 本章小結 72
第5章數(shù)據(jù)驅(qū)動的集成預測策略 73
5.1 集成預測綜述 73
5.2 基于鄰域互信息的集成預測策略 82
5.3 融合網(wǎng)絡搜索數(shù)據(jù)的集成預測策略 89
5.4 融合多時間尺度的集成預測策略 93
5.5 本章小結 97
第6章農(nóng)產(chǎn)品價格波動預測實證研究 98
6.1 數(shù)據(jù)驅(qū)動的時序分解結果 99
6.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動的預測模型選擇結果 106
6.3 數(shù)據(jù)驅(qū)動的集成預測結果 114
6.4 融合網(wǎng)絡搜索數(shù)據(jù)的集成預測結果 120
6.5 融合多時間尺度數(shù)據(jù)的集成預測策略 129
6.6 本章小結 136
第7章總結與展望 137
7.1 本書的研究工作 137
7.2 本書的研究成果 139
7.3 未來研究展望 141
參考文獻 144
附錄 156
附錄A 四種農(nóng)產(chǎn)品直接建模的預測誤差 156
附錄B 農(nóng)產(chǎn)品分解后的分量圖 158
附錄C TRIM集成策略下的子集選擇結果 162
附錄D 三種農(nóng)產(chǎn)品的MEMD分解結果 162
附錄E 融合網(wǎng)絡搜索數(shù)據(jù)的預測結果（RMSE） 166
附錄F 融合網(wǎng)絡搜索數(shù)據(jù)的預測結果（MAE） 167
附錄G 融合網(wǎng)絡搜索數(shù)據(jù)的預測結果（Dstat） 167