基于EEMD-LSTM的農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格短期預(yù)測(cè)模型研究基于EEMD-LSTM的農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格短期預(yù)測(cè)模型研究摘要：隨著人口的增長(zhǎng)和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格的波動(dòng)對(duì)于糧食安全和經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到了重要的作用。因此，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格對(duì)于決策者和農(nóng)民具有重要意義。本文提出了基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解改進(jìn)的長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（EEMD-LSTM）模型，用于農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格的短期預(yù)測(cè)。首先，利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EEMD）對(duì)農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格序列進(jìn)行分解，得到一組具有不同時(shí)標(biāo)特性的本征模態(tài)函數(shù)。然后，將得到的本征模態(tài)函數(shù)作為輸入，在長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）中進(jìn)行訓(xùn)練，并預(yù)測(cè)未來(lái)農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，相比于傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)模型和其他機(jī)器學(xué)習(xí)方法，EEMD-LSTM模型能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格的短期趨勢(shì)。關(guān)鍵詞：農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格預(yù)測(cè)；經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解；長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)1.引言農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格的波動(dòng)對(duì)于農(nóng)民的收入和經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到了重要的作用。準(zhǔn)確預(yù)測(cè)農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格對(duì)于制定合理的市場(chǎng)調(diào)節(jié)政策和農(nóng)戶的決策具有重要意義。然而，受到供需關(guān)系、天氣、政策和市場(chǎng)預(yù)期等多種因素的影響，農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格具有不確定性和非線性的特點(diǎn)，傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)模型和方法在預(yù)測(cè)上存在一定的局限性。近年來(lái)，基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法的預(yù)測(cè)模型逐漸受到關(guān)注。長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）是一種循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的變種，能夠有效地處理序列數(shù)據(jù)中的長(zhǎng)期依賴關(guān)系。然而，LSTM模型對(duì)于非線性和非平穩(wěn)性的時(shí)間序列數(shù)據(jù)仍然存在一定的局限性。經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EEMD）是一種用于處理非線性和非平穩(wěn)時(shí)間序列的信號(hào)分解方法。EEMD通過(guò)將時(shí)間序列分解為一組本征模態(tài)函數(shù)（IMF）來(lái)提取不同頻率和時(shí)標(biāo)的時(shí)空特征。然而，EEMD方法在處理長(zhǎng)期依賴和非線性關(guān)系時(shí)仍然存在一定的局限性。為了克服傳統(tǒng)方法和模型的局限性，本文提出了一種基于EEMD-LSTM的農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格短期預(yù)測(cè)模型。該模型首先利用EEMD對(duì)農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格序列進(jìn)行分解，得到一組具有不同時(shí)標(biāo)特性的IMF。然后，將得到的IMF作為輸入，在LSTM模型中進(jìn)行訓(xùn)練，并預(yù)測(cè)未來(lái)農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，本文展示了EEMD-LSTM模型在農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格預(yù)測(cè)上的優(yōu)越性。2.方法2.1經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EEMD）經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解是一種將非線性和非平穩(wěn)時(shí)間序列分解為一組本征模態(tài)函數(shù)（IMF）的信號(hào)處理方法。EEMD通過(guò)迭代加入高斯白噪聲的方式，將時(shí)間序列分解為多個(gè)IMF和一個(gè)殘差。每個(gè)IMF滿足以下兩個(gè)條件：在整個(gè)時(shí)間序列上是局部頻率單調(diào)變化的，且在任何時(shí)刻上的均值為零。2.2長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)是一種循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變種，能夠有效地處理序列數(shù)據(jù)中的長(zhǎng)期依賴關(guān)系。在LSTM中，每個(gè)神經(jīng)元都有一個(gè)內(nèi)部狀態(tài)（cellstate）和一個(gè)遺忘門（forgetgate）、輸入門（inputgate）和輸出門（outputgate）。LSTM通過(guò)門控機(jī)制來(lái)控制信息的流動(dòng)，能夠捕捉序列數(shù)據(jù)中的長(zhǎng)期依賴關(guān)系。2.3EEMD-LSTM模型本文提出的EEMD-LSTM模型將經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，用于農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格的短期預(yù)測(cè)。具體來(lái)說(shuō)，模型包括以下幾個(gè)步驟：1)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格序列進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，得到一組IMF和一個(gè)殘差。2)將得到的IMF作為輸入，在LSTM模型中進(jìn)行訓(xùn)練。對(duì)于每個(gè)IMF，可以設(shè)置一個(gè)獨(dú)立的LSTM模型。3)在訓(xùn)練完成后，利用LSTM模型對(duì)未來(lái)的農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè)?？梢酝ㄟ^(guò)多步預(yù)測(cè)或遞歸預(yù)測(cè)的方式來(lái)獲取未來(lái)的價(jià)格。4)將預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行組合，得到最終的農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格預(yù)測(cè)結(jié)果。3.實(shí)驗(yàn)結(jié)果本文選取了某農(nóng)產(chǎn)品的價(jià)格數(shù)據(jù)集作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，使用EEMD-LSTM模型進(jìn)行短期預(yù)測(cè)，并與傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法和其他機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，EEMD-LSTM模型相比于傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法和其他機(jī)器學(xué)習(xí)方法，在農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性上具有明顯的優(yōu)勢(shì)。特別是在處理非線性和非平穩(wěn)時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)，EEMD-LSTM模型能夠更好地捕捉價(jià)格的長(zhǎng)期依賴關(guān)系和非線性關(guān)系。4.結(jié)論本文提出了一種基于EEMD-LSTM的農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格短期預(yù)測(cè)模型，該模型能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格的短期趨勢(shì)。通過(guò)將經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，該模型能夠更好地處理非線性和非平穩(wěn)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，EEMD-LSTM模型在農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格預(yù)測(cè)上具有明顯的優(yōu)勢(shì)，對(duì)于決策者和農(nóng)民具有重要意義。在未來(lái)的研究中，可以進(jìn)一步探索模型的優(yōu)化和改進(jìn)，以提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。參考文獻(xiàn)：[1]李明,張建國(guó),蔡新兵.基于ARIMA-LSTM模型的土豆價(jià)格短期預(yù)測(cè)研究[J].