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摘要:為了提高價(jià)格預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度,在Prophet模型中融入了消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)(CPI)和經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)(EPU)等影響因素,并使用粒子群算法優(yōu)化參數(shù)。利用國(guó)際大蒜貿(mào)易網(wǎng)中的日價(jià)格數(shù)據(jù),將該方法應(yīng)用于山東省大蒜的價(jià)格預(yù)測(cè)。結(jié)果表明,融合影響因素的PSO-Prophet模型大蒜價(jià)格預(yù)測(cè)結(jié)果的平均絕對(duì)誤差(MAE)、平均絕對(duì)百分比誤差(MAPE)和均方根誤差(RMSE)比Prophet模型分別降低了82.88%、82.86%和77.49%。(剩余10223字)
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基于融合影響因素PSO-Prophet模型的農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格預(yù)測(cè)
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