基于EEMD-LSTM的农产品价格短期预测模型研究.docx

基于EEMD-LSTM的农产品价格短期预测模型研究
一、前言
农产品价格波动是农业市场的主要特点，农业市场价格呈现出极强的时空特异性，而且与天气、自然灾害、政策变化等多种因素相关。对于农民、政府、企业、投资者及学术机构而言，准确的农产品价格短期预测是制定农业政策、规划农产品生产、市场营销及投资决策的重要依据，具有广泛的现实应用和研究价值。传统的基于统计方法或时间序列分析的价格预测模型一般假设价格变动呈现线性的趋势和稳定的周期性，无法充分体现农产品市场价格的时变、非线性特征。因此，本文结合最新的数据挖掘技术和机器学习方法，建立新的农产品价格预测模型。
二、EMD分解与EEMD
EMD（EmpiricalModeDecomposition）是黄惠民等提出的一种时频分析新方法，可将具有时变、非线性特征的信号分解为不同频率下的多个本征模态函数（IntrinsicModeFunctions，IMFs）和一个剩余项，从而实现信号的局部分解和时频特征提取。然而，EMD在应用中存在模态间耦合的问题，具有不稳定性和依赖于算法参数的特点，容易出现模态数过多或过少、剩余项过大等问题，限制了其应用范围。
EEMD（EnsembleEmpiricalModeDecomposition）是Chen等在EMD基础上提出的一种改进方法，它通过加入随机噪声的方式，使得每个IMF的能量保持均衡，减小了模态间耦合的干扰，提高了分解效果和鲁棒性，适用范围更广。
三、LSTM神经网络
LSTM（LongShort-TermMemory）是一种常用的序列预测模型，具有良好的长时记忆和顺序处理能力，能够解决序列中的时序依赖问题。LSTM可以提取序列中的长时序信息，并在训练过程中，能够自适应更新神经元权值，不断优化模型，提高预测精度。
四、基于EEMD-LSTM的农产品价格预测模型
本文提出一种基于EEMD-LSTM的农产品价格预测模型，该模型主要分为两部分：EEMD分解和LSTM预测。具体步骤如下：
（1）对原始价格序列进行EEMD分解，得到多个IMF分量和一个剩余项。EEMD分解能够提取价格序列的时空特征，减小随机扰动对价格的影响。
（2）选择最重要的几个IMF分量进行训练。选取多个IMF分量是为了保留价格序列的多重周期性和非线性特征，提高预测精度。
（3）利用LSTM网络进行训练和预测。将多个IMF分量作为输入序列，对下一时刻的价格进行预测。LSTM模型将通过前几个时刻的价格信息，来预测未来的价格走势，从而实现短期农产品价格预测。
五、实证分析与结果
本文以中国大豆价格为例，采用基于EEMD-LSTM的价格预测模型进行实证分析，并与传统的ARIMA模型和BP神经网络模型进行比较。实验结果表明：
（1）基于EEMD-LSTM的预测模型具有较高的预测精度和鲁棒性，能够较好地捕捉价格的时变和非线性特征。
（2）与ARIMA模型和BP模型相比，基于EEMD-LSTM的预测模型在预测精度和波动性方面都具有明显优势，说明该模型更适合于农产品价格的短期预测。
（3）本文提出的基于EEMD-LSTM的预测模型在实践中具有广泛的应用前景，可以为农业政策制定、农产品生产和市场预测提供有力的支持。
六、结论
本文基于EEMD-LSTM的农产品价格预测模型探索了一种新的数据挖掘和机器学习方法，以期为准确预测农产品价格提供新思路和方法。同时，本文通过实证分析得出基于EEMD-LSTM的农产品价格预测模型具有较高的预测精度和鲁棒性，适用性更广，能够为农业政策制定、农产品生产和市场预测等领域提供有力的支持和帮助。在今后的研究中，我们将进一步拓展模型的应用范围和优化模型的预测效果，为农业市场的稳定发展和农村人民的富裕生活做出贡献。