| 灰色关联分析与RBF神经网络在我国棉花价格预测中的应用研究 |
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| 引用本文： | 张兆同,余潜.灰色关联分析与RBF神经网络在我国棉花价格预测中的应用研究[J].价格月刊,2017(9). |
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| 作者姓名： | 张兆同 余潜 |
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| 作者单位： | 南京农业大学 工学院,江苏南京,210031 |
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| 基金项目： | 中央高校基本科研业务费南京农业大学人文社会科学基金项目“江苏省农业机械化发展报告”，江苏省农机局委托项目“江苏省农机服务组织效率评价与比较研究” |
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| 摘 要： | 运用灰色关联分析法对影响棉花价格波动的诸多因素进行分析,筛选出了4个主要的影响因素:国际市场因素、替代品因素、居民消费价格指数和棉花进口量.并以此优化RBF神经网络模型的输入节点,验证了模型对棉花价格预测的精确性.采用2010年1月～2016年4月的月度数据作为网络训练集,将4个主要影响因素作为输入向量,经训练后网络拟合效果较好;以2016年5月～2017年4月共12期数据作为网络测试集,结果表明:模型预测误差为3.11％,预测精度较为理想,泛化能力强,模型能够较好地把握棉花价格变化的本质规律,为准确预测棉花市场价格提供参考.
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| 关 键 词： | 棉花价格 影响因素 GRA RBF神经网络 预测 |
Application Research on Grey Correlation Analysis and RBF Neural Network on Cotton Price Prediction of China |
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| Authors: | ZHANG Yu-tong YU Qian |
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