【摘 要】
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本文剖析了中国粮食价格波动的主要影响因素,在此基础上构建基于支持向量机（SVM）的模型进行粮食价格的预测研究。用1990-2008年中国粮食价格数据组成样本集,建立影响因素与粮食
【机 构】
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东北农业大学,国家大豆工程技术研究中心
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本文剖析了中国粮食价格波动的主要影响因素,在此基础上构建基于支持向量机（SVM）的模型进行粮食价格的预测研究。用1990-2008年中国粮食价格数据组成样本集,建立影响因素与粮食价格之间的SVM模型。利用SVM对输入和输出数据进行训练学习,逼近历史数据所隐含的函数关系,完成对新数据序列的映射关系,从而完成对未来年份粮食价格的预测,并与其它几种方法的预测效果进行比较。结果表明,SVM预测模型预测粮食价格的精度优于其他预测方法。
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