基于分解集成方法的小宗农产品价格预测研究.pdfVIP

第３３卷第６期运筹与管理Ｖｏｌ．３３，Ｎｏ．６

２０２４年６月ＯＰＥＲＡＴＩＯＮＳＲＥＳＥＡＲＣＨＡＮＤＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴＳＣＩＥＮＣＥＪｕｎ．２０２４

基于分解集成方法的小宗农产品价格预测研究

刘合兵，华梦迪，孔玉杰，席磊，尚俊平

（河南农业大学信息与管理科学学院，河南郑州４５００４６）

摘要：针对小宗农产品价格序列波动特征中呈现出的非平稳、非线性等问题，提出了一种基于“分解与集成”的

ＷＯＡＶＭＤＬＳＴＭ组合预测模型。首先利用样本熵作为鲸鱼优化算法（ＷＯＡ）的适应度函数，对变分模态分解方法

（ＶＭＤ）的两个自由参数进行全局寻优；再使用优化后的变分模态分解方法对价格序列进行分解；最后将得到的多

模态分量及残差作为输入特征集成到长短期记忆网络（ＬＳＴＭ）中，构建组合模型。将该方法应用于马铃薯、莲藕、

白萝卜、大白菜、西兰花、卷心菜的日均价格数据进行预测，实验结果表明，ＷＯＡＶＭＤＬＳＴＭ组合模型的均方根误

差分别为０．２９２，０．３８１，０．１２９，０．１２５，０．７８２和０．１４２，且与ＥＭＤＬＳＴＭ组合模型以及ＡＲＩＭＡ模型进行对比，ＷＯＡ

ＶＭＤＬＳＴＭ组合模型在多种农产品价格的预测上具有更明显的优势。本研究提出的组合预测模型有助于相关产

业对市场进行合理配置。

关键词：变分模态分解；样本熵；鲸鱼优化算法；价格预测

中图分类号：Ｆ２０１；Ｏ２１；ＴＰ３９１文章标识码：Ａ文章编号：１００７３２２１（２０２４）０６０１２５０７ｄｏｉ：１０．１２００５／ｏｒｍｓ．２０２４．０１９１

ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＳｍａｌｌｓｃａｌｅＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＰｒｏｄｕｃｔＰｒｉｃｅＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎＢａｓｅｄ

ｏｎＤｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎａｎｄＩｎｔｅｇｒａｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄ

ＬＩＵＨｅｂｉｎｇ，ＨＵＡＭｅｎｇｄｉ，ＫＯＮＧＹｕｊｉｅ，ＸＩＬｅｉ，ＳＨＡＮＧＪｕｎｐｉｎｇ

（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔＳｃｉｅｎｃｅ，ＨｅｎａｎＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ４５００４６，Ｃｈｉｎａ）

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｋｅｙｄｅｐｌｏｙｍｅｎｔｏｆａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌｍａｒｋｅｔｗｏｒｋｓｈｏｗｓｔｈｅｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｃｏｕｎｔｒｙｔｏａｄｈｅｒｅｔｏｔｈｅ

ｓｔａｂｌｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌａｎｄｒｕｒａｌｍａｒｋｅｔｓ，ａｎｄａｌｓｏｒｅｆｌｅｃｔｓｔｈｅｎｅｃｅｓｓｉｔｙｏｆｓｔｕｄｙｉｎｇａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌｐｒｏｄ

ｕｃｔｐｒｉｃｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ．Ｔｈｅｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎｒａｎｇｅｏｆｔｈｅｐｒｉｃｅｓｅｒｉｅｓｏｆｓｍａｌｌｈｏｌｄｅｒｆａｒｍｅｒｓ’ｐｒｏｄｕｃｔｓｉｓｌａｒｇｅ，ａｎｄｔｈｅ

ｐｈｅｎｏｍｅｎｏｎｏｆｐｒｉｃｅｓｕｄｄｅｎｉｎｃｒｅａｓｅａｎｄｄｅｃｒｅａｓｅｏｃｃｕｒｓｆｒｅｑｕｅｎｔｌｙ，ｗｈｉｃｈｐｒｏｄｕｃｅｓｓｈｏｃｋｉｎｇｎｅｗｓｉｎｓｏｃｉｅｔｙ，

ｗｈｉｃｈｉｓｎｏｔｃｏｎｄｕｃｉｖｅｔｏｔｈｅｓｔａｂｌｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｔｈｅａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌｐｒｏｄｕｃｔｍａｒｋｅｔ．Ｂｅｃａｕｓｅｔｈｅｐｒｉｃｅｓｅｒｉｅｓｏｆ

ｓｍａｌｌｓｃａｌｅａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌｐｒｏｄｕｃｔｓｈａｖｅｏｂｖｉｏｕｓｎｏｎｌｉｎｅａｒａｎｄｎｏｎｓｔａｔｉｏｎａｒｙｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ，ｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔ

ｏｆａｓｉｎｇｌｅｍｏｄｅｌｉｓｎｏｔｇｏｏｄ．Ｔｏｔｈｉｓｅｎｄ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｃｏｍｂｉｎｅｄｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎ“ｄｅｃｏｍｐｏ

ｓｉｔｉｏｎａｎｄｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ”．

Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈ