期刊信息
刊名:动物学杂志
主办:中国动物学会;中国科学院动物研究所
主管:中国科学院
ISSN:0250-3263
CN:11-1830/Q
语言:中文
周期:双月
影响因子:0.467105
数据库收录:
文摘杂志;北大核心期刊(1992版);北大核心期刊(1996版);北大核心期刊(2000版);北大核心期刊(2004版);北大核心期刊(2008版);北大核心期刊(2011版);北大核心期刊(2014版);北大核心期刊(2017版);农业与生物科学研究中心文摘;化学文摘(网络版);中国科学引文数据库(2011-2012);中国科学引文数据库(2013-2014);中国科学引文数据库(2015-2016);中国科学引文数据库(2017-2018);中国科学引文数据库(2019-2020);日本科学技术振兴机构数据库;中国科技核心期刊;期刊分类:生物学
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研究报告
主办:中国动物学会;中国科学院动物研究所
主管:中国科学院
ISSN:0250-3263
CN:11-1830/Q
语言:中文
周期:双月
影响因子:0.467105
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研究报告
基于季节分解和长短期记忆的北京市鸡蛋价格预(10)
【作者】网站采编
【关键词】
【摘要】4 结 论 本文构建了一种基于时间序列季节性分解和长短期记忆网络组合的预测模型STL-LSTM,分析了北京市鸡蛋价格变动特征并进行价格预测,主要研究结论
4 结 论
本文构建了一种基于时间序列季节性分解和长短期记忆网络组合的预测模型STL-LSTM,分析了北京市鸡蛋价格变动特征并进行价格预测,主要研究结论如下:
1)采用STL分解北京市鸡蛋价格,分析得出2000—2018年北京市鸡蛋价格整体呈现上升趋势,上升幅度约为132.14%,且存在周期约12个月的“春低秋高”的季节性波动和随机价格波动。
2)鸡蛋价格波动可分解为趋势成分、季节成分和剩余成分。其中,虽然随着时间推移其贡献率由71.18%下降到56.84%,趋势成分仍然是影响鸡蛋价格波动的主要原因;季节成分和剩余成分近年来对鸡蛋价格的影响增大,其贡献率分别由26.56%和2.24%提升至34.24%和8.92%。
3)本文提出的STL-LSTM模型解决了传统预测方法预测精度低和解释性差等问题,预测准确度高。对不同预测步长1、3、6,本文提出的STL-LSTM模型预测结果的均方根误差分别为0.19、0.33、0.46,平均绝对百分比误差分别为1.91、3.53、4.58,均优于单独的LSTM、SVR和ARIMA模。
本文提出的STL-LSTM模型具有良好的预测性能和泛化能力,可以为预测预警北京市场鸡蛋价格异常波动情况、为行业和政府主管部门保障北京市场鸡蛋供应决策提供参考依据。
文章来源:《动物学杂志》 网址: http://www.dwxzzzz.cn/qikandaodu/2021/0114/457.html