【摘 要】
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利用单一预测模型进行产量预测时,由于各模型的数学原理不同,对同一数据的处理只能基于数据的部分特征,在预测时无法深度挖掘数据的潜在规律,易出现较大的预测偏差。基于以上
【机 构】
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西安邮电大学现代邮政学院,西安邮电大学经济与管理学院
【基金项目】
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国家社会科学基金(编号:18FGL022),教育部哲学社会科学研究后期资助项目(编号:18JHQ082),陕西省科技厅重大项目(编号:2018ZDXM-GY-188),陕西省社会科学界2019年重大理论与现实问题研究项目(编号:2019TJ038),陕西高校青年创新团队,西安市科技计划[编号:201806117YF05NC13(5)]
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利用单一预测模型进行产量预测时,由于各模型的数学原理不同,对同一数据的处理只能基于数据的部分特征,在预测时无法深度挖掘数据的潜在规律,易出现较大的预测偏差。基于以上问题,笔者以1978-2017年陕西省苹果产量数据为研究对象,将1978-2012年产量作为预测模型的训练数据,2013-2017年产量作为测试数据,选取BP神经网络、ARIMA、LS-SVM 3种在数学原理上具有明显差异的预测模型,采用集成预测策略,依据3种预测模型对训练数据的平均相对预测误差确定各模型的预测权重,最终对各模型预测的2013-
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