典型文献
Lasso-BP组合模型在鲤鱼价格预测中的应用研究
文献摘要：
为了对水产品市场中的水产品价格进行预测,本文以北京地区的鲤鱼市场为例,基于Lasso回归和BP神经网络组合模型,对鲤鱼价格和影响因素进行预测研究.通过Lasso回归对影响因素进行筛选,将筛选出的影响因素输入到BP神经网络中进行训练,并将影响因素数据输入训练后的模型中,即可输出预测价格.同时,选取2017年10月1日至2018年6月17日数据作为测试样本,对测试样本进行归一化处理,并采用本文提出的模型进行实验.实验结果表明,Lasso-BP模型预测值与真实值整体平均误差为2.59％,在价格波动趋势方面,预测数据准确率达96.53％,在价格波动幅度方面,预测结果的波动幅度与真实数据基本相同,平均误差为2.51％,说明模型预测精度较高,预测效果良好,该文模型满足实际生产工作需要,证明Lasso-BP模型能够对鲤鱼价格进行准确预测.该研究具有一定的理论意义和实际意义.
文献关键词：
Lasso回归模型;BP神经网络;ARIMA模型;价格预测;水产品价格
中图分类号：
作者姓名：
李海涛;刘昌年
作者机构：
青岛科技大学信息科学与技术学院,山东青岛266061
文献出处：
引用格式：
[1]李海涛;刘昌年-.Lasso-BP组合模型在鲤鱼价格预测中的应用研究)[J].青岛大学学报（工程技术版）,2022(04):1-8,29
A类：
B类：
Lasso,组合模型,鲤鱼,价格预测,产品市场,水产品价格,北京地区,鱼市,预测研究,素数,输出预测,日数,归一化处理,真实值,平均误差,价格波动,预测数据,波动幅度,真实数据,基本相同,准确预测,实际意义,ARIMA
AB值：
0.313207
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