国家科技支撑计划(2009BADA9BB01)
- 作品数：4 被引量：43H指数：4
- 相关作者：许伟汪寿阳杨翠红马福玉段冬梅更多>>
- 相关机构：中国科学院数学与系统科学研究院中国人民大学北京化工大学更多>>
- 发文基金：国家科技支撑计划国家自然科学基金北京市自然科学基金更多>>
- 相关领域：经济管理理学更多>>
- 基于因子分析的畜产品消费需求量影响因素研究被引量：4
- 2013年
- 主要运用因子分析方法对畜产品消费需求量的影响因素问题进行了研究.首先确定了影响猪肉消费的14个影响因素,然后通过因子分析对影响因素进行降维处理,接着对因子进行了旋转,进一步修正了因子分析的结果,同时运用主成分分析,对因子个数的科学性进行了验证,最后确定了影响猪肉消费需求的3个主要因子,即需求因子、价格因子和人口因子.
- 马福玉
- 关键词：畜产品消费主成分分析
- 我国猪肉消费需求量集成预测--基于ARIMA、VAR和VEC模型的实证被引量：37
- 2013年
- 猪肉消费需求量预测对稳定猪肉消费市场具有重要意义.通过建立ARIMA、VAR和VEC模型,利用Granger因果检验筛选出显著影响因素,分别预测我国猪肉消费量.最后,基于动态集成预测方法对三种模型的预测结果进行综合集成.通过对2009-2011年我国猪肉消费需求量预测,实证结果表明样本外集成预测精度更高,更稳定.
- 郑莉段冬梅陆凤彬许伟杨翠红汪寿阳
- 关键词：ARIMA模型VAR模型VEC模型
- 基于神经网络的我国猪肉年度消费需求量预测研究被引量：7
- 2013年
- 主要运用神经网络对中国猪肉年度消费需求量的预测问题进行了研究.首先对畜产品预测方法进行了综述,对神经网络预测原理进行了介绍,然后分别建立GM(1,1)、ARIMA模型、GRNN神经网络模型,GA-GRNN神经网络模型模型对猪肉消费量进行了预测,最后对模型进行了集成.结果表明,优化后的GA-GRNN模型预测误差率显著降低,集成模型在稳定性和精度方面均比较理想.
- 马福玉余乐安
- 关键词：GRNN
- 基于一种新的分解—集成模型的我国猪肉年度需求量预测研究被引量：6
- 2013年
- 根据我国猪肉消费量的特点,建立了一个新的我国猪肉年度消费需求量预测的分解-集成模型.首先,为了预测我国猪肉消费需求量,根据全国猪肉农村和城市猪肉消费量的不同特点,将我国猪肉消费需求量分解农村和城市猪肉消费量.其次,根据GANN和WNN时间序列模型,建立了一个综合集成预测模型,分别对我国农村和城市的猪肉消费量进行了预测.最后,将农村和城市猪肉需求量的预测结果进行集成,得到全国猪肉需求量.为了验证所提出方法的有效性,将其与其他常用预测方法进行了对比,实证研究结果表明,提出的集成预测模型在我国全国猪肉消费需求量预测上取得了较好的效果.
- 张超万飞许伟杨翠红汪寿阳
- 关键词：神经网络
