小波神经网络在大豆价格预测中的应用  

Application of Wavelet Neural Networks in Soybean Price Prediction

作　　者：霍永良 HUO Yongliang(School of Data Science,Guangzhou Huashang College,Guangzhou,China,511300)

机构地区：[1]广州华商学院数据科学学院,广州511300

出　　处：《福建电脑》2023年第6期35-40,共6页Journal of Fujian Computer

基　　金：广州华商学院2022年度青年学术科研项目“广域关联产品的价格时间序列模式探索”(No.2022HSXS080)资助。

摘　　要：大豆是保障我国粮食安全战略的重要农产品,研究与预测大豆价格变化具有强烈的现实意义。本文建立了预测大豆价格的小波神经网络。该神经网络结合了小波分析的多尺度解释功能和神经网络的非线性逼近能力,设置激活函数为Morlet小波函数。实验比较结果显示,在使用相同数据集的情况下,本文的小波神经网络的运行时间仅为其他四种预测模型的8%-18%,具有较好的预测效果。Soybean is an important agricultural product for ensuring China's food security strategy,and studying and predicting changes in soybean prices has strong practical significance.This article establishes a wavelet neural network for predicting soybean prices.The neural network combines the multi-scale interpretation function of wavelet analysis and the nonlinear approximation ability of neural network,and sets the activation function as Morlet wavelet function.The experimental comparison results show that,using the same dataset,the running time of the wavelet neural network in this paper is only 8%-18%of the other four prediction models,and has good prediction performance.

关 键 词：小波 神经网络 大豆 价格时间序列 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]