基于堆叠式LSTM与熵值法的苹果价格组合预测模型研究
Journal of Chinese Agricultural Mechanization（2021）
Abstract
为提高苹果价格的预测精度,提出一种将长短期记忆模型(LSTM)与熵值法相结合的新方法.发挥LSTM的自身学习特性,以及熵值法的客观拟合特征信息特点,研究构建堆叠式LSTM与熵值法结合的组合模型.对比分析多个组合模型的预测性能,试验结果显示,苹果价格存在较为明显的空间传导效应,空间传导效应对价格波动产生显著影响.加入价格空间传导效应的堆叠式多层LSTM与熵值法相结合的组合模型预测精度对比LSTM提高18.81％,在苹果价格预测方面的效果表现良好.最后,基于优化后的组合模型对苹果价格进行预测,验证组合模型的有效性.
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