基于奇异谱分解的玉米价格多尺度组合预测

为提高玉米价格预测精度,基于分解-重构-集成思想,构建一个基于奇异谱分解的多尺度组合模型。首先对原始序列进行奇异谱分解,并用对角平均法将分量序列重构,用作单个模型的输入,最后用BP神经网络对各单一模型输出进行非线性集成。对比分析了分别将原始序列、重构序列作为输入,各单一模型和多尺度组合模型的预测效果。结果表明,该研究所建模型要优于各单一模型。基于价格总体趋于平稳的情况,政府应结合实际情况适当采取措施以保障玉米价格的持续稳定。