基于融合影响因素PSO-Prophet模型的农产品价格预测

来源：湖北农业科学杂志2024年第1期北京时间：

作者：刘合兵, 王一飞, 王垒, 席磊, 尚俊平

单位：河南农业大学信息与管理科学学院,郑州 450046

摘要：为了提高价格预测的准确度,在Prophet模型中融入了消费者物价指数（CPI）和经济政策不确定性指数（EPU）等影响因素,并使用粒子群算法优化参数。利用国际大蒜贸易网中的日价格数据,将该方法应用于山东省大蒜的价格预测。结果表明,融合影响因素的PSO-Prophet模型大蒜价格预测结果的平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）和均方根误差（RMSE）比Prophet模型分别降低了82.88%、82.86%和77.49%。融合影响因素的PSO-Prophet模型可以有效提高预测精度。

关键词：价格预测,融合影响因素,Prophet模型,PSO-Prophet模型,农产品

基金资助：河南省科技攻关项目（212102110204; 222102110234）; 河南省现代农业产业技术体系项目（S2010-01-G04）