基于CEEMD與GA-SVR的豬肉價格集成預測模型

基于CEEMD與GA-SVR的豬肉價格集成預測模型基于CEEMD與GA-SVR的豬肉價格集成預測模型摘要：近年來，豬肉價格的波動性越來越大，給人們的生活帶來了不小的影響。因此，對豬肉價格進行準確預測具有重要意義。本文提出了一種集成預測模型，將基于改進的經(jīng)驗模態(tài)分解方法（CEEMD）和遺傳算法優(yōu)化的支持向量回歸（GA-SVR）相結合，以提高豬肉價格預測的準確性。實證結果表明，該方法在豬肉價格預測中具有較高的預測準確性和穩(wěn)健性。關鍵詞：CEEMD、GA-SVR、集成預測、豬肉價格1.引言豬肉是我國人民飲食的重要組成部分，豬肉價格的波動性對人們的日常生活造成了很大的影響。了解豬肉價格的走勢，并對未來價格進行準確預測，對政府決策和企業(yè)運營具有重要意義。過去的研究表明，傳統(tǒng)的時間序列模型和單一機器學習模型在豬肉價格預測中存在一定的局限性。因此，本文提出了一種集成預測模型，將CEEMD和GA-SVR相結合，以提高豬肉價格預測的精度和魯棒性。2.相關工作2.1經(jīng)驗模態(tài)分解方法（EMD）EMD是一種將非線性和非穩(wěn)態(tài)的時間序列分解為若干本征模態(tài)函數(shù)（IMF）的方法。然而，EMD存在局部極值點過多、噪聲干擾較大等問題，針對這些問題，提出了改進的經(jīng)驗模態(tài)分解方法（CEEMD）。2.2支持向量回歸（SVR）SVR是一種非線性回歸方法，通過引入核函數(shù)將數(shù)據(jù)從原始空間映射到高維特征空間，從而解決了傳統(tǒng)線性回歸方法的局限性。然而，SVR在參數(shù)選擇上存在困難。為了解決這個問題，結合遺傳算法（GA）對SVR的參數(shù)進行優(yōu)化。3.方法本文提出的集成預測模型主要包括以下步驟：3.1數(shù)據(jù)預處理首先，對豬肉價格時間序列數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗，如果不穩(wěn)定，則采用差分方法將其轉為穩(wěn)定序列。然后，對數(shù)據(jù)進行歸一化處理，消除尺度對模型的影響。3.2CEEMD分解將處理后的時間序列數(shù)據(jù)分解為一系列IMF，每個IMF都包含了不同尺度的信息。根據(jù)IMF的能量貢獻率，選擇具有重要信息的IMF。3.3GA-SVR模型通過遺傳算法優(yōu)化SVR的參數(shù)，使得模型的預測誤差最小化。遺傳算法通過模擬進化過程選擇出最優(yōu)的參數(shù)組合。3.4模型集成將CEEMD分解后的IMF和GA-SVR模型進行集成，得到最終的豬肉價格預測結果。集成方法采用加權平均法，權重根據(jù)IMF的能量貢獻率進行分配。4.實證分析本文選取了某省份連續(xù)100個月的豬肉價格數(shù)據(jù)進行實證分析，將前80個月的數(shù)據(jù)作為訓練集，后20個月的數(shù)據(jù)作為測試集。通過均方根誤差（RMSE）和平均相對誤差（MAPE）等指標評估模型的預測準確性。實證結果表明，基于CEEMD與GA-SVR的集成預測模型在豬肉價格預測中具有較高的準確性和穩(wěn)健性，相比于傳統(tǒng)的單一模型，該模型的預測性能有了顯著提升。5.結論本文提出了一種基于CEEMD與GA-SVR的豬肉價格集成預測模型，并進行了實證分析。實證結果表明，該模型具有較高的預測準確性和穩(wěn)健性。該模型的應用有助于政府決策者和企業(yè)運營者更好地做出相應的調(diào)整和決策，從而減少因豬肉價格波動帶來的不確定性。參考文獻：[1]HuangNE,ShenZ,LongSR,etal.TheempiricalmodedecompositionandtheHilbertspectrumfornonlinearandnon-stationarytimeseriesanalysis[J].ProceedingsoftheRoyalSocietyofLondon.SeriesA:Mathematical,PhysicalandEngineeringSciences,1998,454(1971):903-995.[2]VapnikV.Thenatureofstatisticallearningtheory[J].SpringerScience&BusinessMedia,1995.[3]GoldbergDE.Geneticalgori