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| W-RBF神经网络模型在中药材价格预测中的应用 | |
| 作者姓名： | 盛魁 |
| 作者单位： | 亳州职业技术学院信息工程系 |
| 基金项目： | 安徽省振兴计划高等学校优秀青年人才重点基金项目(2013SQRL129ZD);安徽省高等学校省级自然科学研究重点基金项目(KJ2014A171);亳州市创新创业领军人才科研团队(亳组2014[21]号) |
| 摘 要： | 中药材作为一种特殊的农产品,其价格态变化过程呈现出高度复杂的非线性特征,增加了中药材价格预测的难度.通过研究影响中药材价格的主要因素,并在分析传统价格预测方法的基础上,针对中药材价格变化具有随机性、突变性和非线性的特点,通过小波和RBF神经网络结合构建一个中药材价格预测模型(W-RBF).采用W-RBF神经网络模型对白芍价格进行预测,并将预测结果与RBF神经网络模型预测结果做了比较.实验结果说明,W-RBF神经网络模型预测准确率明显提高,比RBF神经网络模型更具优越性. |
| 关 键 词： | RBF神经网络 预测模型 中药材价格 |
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