楼文高¹，陈芳²，张博²，刘林静²，范晓³

1.上海商学院财经学院,上海 200235;上海理工大学光电信息与计算机工程学院, 上海 200093;2.上海理工大学光电信息与计算机工程学院, 上海 200093; 上海理工大学出版印刷与艺术设计学院, 上海 200093;上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海 200093;3.上海商学院财经学院,上海 200235

出版日期:2016-11-25发布日期:2017-01-18

FORECASTING THE MARKET DAILY PRICE OF THE FRESH PORK BASED ON A GENERAL REGRESSION NEURAL NETWORK AND POSITIVE RESEACH

Lou Wengao ¹,Chen Fang ², Zhang Bo² , Liu linjing ², Fan Xiao³

1.Faculty of Finance and Accounting, Shanghai Business School, Shanghai 200235; School of Optical-Electrical and Computer Engineering, The University of Shanghai for Science and Technology,Shanghai 200093;2.School of Optical-Electrical and Computer Engineering, The University of Shanghai for Science and
Technology, Shanghai 200093; School of Optical-Electrical and Computer Engineering, The University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093; School of Optical-Electrical and Computer Engineering, The University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093;3.Faculty of Finance and Accounting, Shanghai Business School, Shanghai 200235

Online:2016-11-25Published:2017-01-18







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应用广义回归神经网络 (GRNN) 模型对上海市某区菜市场 2011.3.1--2014.3.25 期间鲜猪肉的日度价格 (合计 732 组数据) 进行建模预测研究, 用逐步减小光滑因子值的办法确定其合理值范围. 建模结果表明: 训练样本、检验样本和测试样本 (简称三类样本) 的均方根误差和平均绝对误差非常接近, 模型具有较强的泛化能力, 绝大部分三类样本的误差都在 $\pm0.33$ 元范围内, 最大相对误差都小于 3\%, 平均百分比相对误差小于 0.45\%, 预测未来 10 日鲜猪肉价格的最大绝对误差为 0.14 元, 最大相对误差为 0.82\%, 平均百分比相对误差为 0.44\%, 表明建立的GRNN 模型具有很好的鲁棒性、可靠性和较高的预测精度, 可用于上海市某区菜市场鲜猪肉日度价格的实际预测, 为政府和有关物价部门进行市场调控提供决策依据.

MR(2010)主题分类:
91B84
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