【摘 要】
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生猪产业链是一个典型耗散结构系统,产业链安全稳定与节点价格传导顺畅程度是该系统的内外熵流,决定了系统耗散结构的动态演化。基于耗散结构理论与隐马尔科夫模型,结合神经网络与机器学习中的前向算法、Baum-Welch算法以及Viterbi算法,提出了基于产业链各节点价格模态耗散的生猪产业链稳定状态预测方法。通过STL-NAR组合模型预测生猪产业链中玉米、仔猪以及生猪价格,采用符号动力学将生猪产业链价格涨
【基金项目】
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国家社会科学基金资助项目(20BJY181); 国家自然科学基金重大项目(71991463); 湖南省自然科学基金项目(2021JJ30005);
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生猪产业链是一个典型耗散结构系统,产业链安全稳定与节点价格传导顺畅程度是该系统的内外熵流,决定了系统耗散结构的动态演化。基于耗散结构理论与隐马尔科夫模型,结合神经网络与机器学习中的前向算法、Baum-Welch算法以及Viterbi算法,提出了基于产业链各节点价格模态耗散的生猪产业链稳定状态预测方法。通过STL-NAR组合模型预测生猪产业链中玉米、仔猪以及生猪价格,采用符号动力学将生猪产业链价格涨跌同频组合描述成不同价格模态,以确定产业链价格传导顺畅状态,并利用隐马尔科夫链HMM模型,评估和预测生猪产业链安全稳定状态及其异常风险。研究结果显示STL-NAR模型对产业链节点价格传导顺畅程度具有良好的预测性能,能够为价格异常波动预测预警提供参考依据;生猪产业链节点价格“同频共振”与产业链安全稳定之间存在马尔科夫性质,系统内部产业链价格传导的顺畅程度能有效的预测生猪产业链的安全稳定,这为预测产业链安全稳定提供了科学研判的新思路。
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