基于EMD-PSO-ARIMA模型的农产品价格预测

来源：湖北农业科学杂志2024年第8期北京时间：

作者：尚俊平, 李文浩, 席磊, 刘合兵

单位：河南农业大学信息与管理科学学院,郑州 450046

摘要：针对农产品价格数据的非线性特点,提出基于EMD-PSO-ARIMA模型的农产品价格预测模型。首先利用EMD算法消除价格数据的不平稳性,其次应用PSO算法优化ARIMA模型的滞后参数,并对原始数据分解后的序列进行预测,最后对多个预测值进行累加得到最终结果。以河南省某农贸市场2004年1月至2021年12月鳞茎类作物（以大蒜为例）、根茎类作物（以马铃薯为例）及叶菜类作物（以白菜为例）的价格数据为研究对象进行实证研究。对大蒜、马铃薯、白菜价格进行预测,EMD-PSO-ARIMA模型的RMSE分别为0.029 5、0.016 8、0.066 9,MAE分别为0.027 4、0.018 9、0.059 8,MAPE分别为0.32%、0.64%、2.54%;与ARIAM、PSO-ARIMA、EMD-ARIMA模型相比,EMD-PSO-ARIMA模型的3个评价指标均有不同程度的降低,模型预测精度最高。EMD-PSO-ARIMA模型能够有效对3种农产品的价格做出精准预测,在一定程度上提高了模型预测性能,能够为农业生产者、经营者、政府提供决策支持,维护农业市场的稳定。

关键词：EMD-PSO-ARIMA模型,农产品价格,预测