基于VMD-BO-BiLSTM的猪肉价格预测模型

基于猪肉价格的非线性与波动性特性，提出一种基于变分模态分解（variational modal decomposition, VMD）和贝叶斯优化（Bayesian optimization, BO）的双向长短时记忆（bidirectional long short-term memory, BiLSTM）网络的猪肉价格预测方法。首先采用变分模态分解对数据进行预处理，将数据分解为具有相对简单波动的子序列；然后通过贝叶斯算法对双向长短时记忆网络模型的第1、2隐含层神经元数目、学习率和批次大小进行寻优，根据寻优的结果建立预测模型。实验结果表明：VMD-BO-BiLSTM方法的平均绝对误差、均方根误差、平均绝对百分比误差和确定系数分别为1.101 214、1.466 100、0.040 631、0.987 760，相比传统单一的LSTM,BiLSTM模型精确度更高，有更高的适用性，适合对猪肉价格预测。