典型文献
基于门控循环单元网络的农产品价格预测模型构建
文献摘要：
农产品的价格预测对指导农业生产、调节市场消费供给有重要意义.首先提出规范产品名称、简化类别与统一单位等数据规范化原则,再采用滚动交叉验证的方法将规范化处理后的数据划分为训练集与验证集.针对基于回归分析的传统预测模型存在准确度和效率均偏低的问题,研究使用泛化能力较强的门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)神经网络来构建价格预测模型,根据对比与消融实验调整模型的超参数与优化器,通过Dropout方法对模型进行优化.实验结果表明,最佳模型误差度为0.043 5,耗时为10.8 min,在准确度和效率方面达到既定研究目标.该模型普适性较强,对于具有时序性的其他农产品数据也具有良好预测效果,可将模型增加查询接口并集成到相关WEB系统中.研究的实验方法与模型参数也可作为其他神经网络在价格预测方面研究的参考.
文献关键词：
数据规范化;门控网络;价格预测;模型优化
中图分类号：
作者姓名：
王桂红;潘栋;刘向锋
作者机构：
沈阳农业大学 信息与电气工程学院,沈阳 110866
文献出处：
引用格式：
[1]王桂红;潘栋;刘向锋-.基于门控循环单元网络的农产品价格预测模型构建)[J].沈阳师范大学学报（自然科学版）,2022(05):451-456
A类：
B类：
门控循环单元网络,农产品价格,价格预测,预测模型构建,消费供给,产品名称,数据规范化,滚动,交叉验证,数据划分,训练集,验证集,传统预测模型,泛化能力,gated,recurrent,unit,GRU,消融实验,超参数,优化器,Dropout,模型误差,差度,面达,既定,时序性,产品数据,加查,WEB,实验方法,门控网络,模型优化
AB值：
0.437964
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