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基于分位数回归的国产大豆价格影响因素分析被引量：11: 2014年; 大豆是重要的粮食作物,同时也是油料的重要来源,在我国国民经济中占有重要地位。由于受到多种因素影响,国产大豆价格表现出随机、不规则的波动性,冲击了大豆产业的经济效益。在定性分析国产大豆价格影响因素的基础上,建立了多元线性分位数回归模型,并分析每种因素在不同分位数下对国产大豆价格的影响程度,并据此提出了一些促进我国大豆产业健康发展的对策建议。; 刘欢张冬青; 关键词：分位数回归大豆价格影响因素

改进RBF神经网络在我国大豆价格预测中的应用研究被引量：9: 2016年; 我国大豆价格受国内外多种因素共同影响,具有非线性、随机性和高噪音等特点,采用传统数学模型进行预测,不仅分析难度大,预测误差也很大。RBF神经网络以其优良的逼近性能而被广泛应用于非线性时间序列预测之中。本文提出一种基于遗传算法优化RBF神经网络的我国大豆价格预测模型,该模型为多维输入单维输出的多变量预测模型,模型的初始输入由大豆价格的历史数据和相关影响因素数据组成。采用遗传算法对RBF神经网络输入层节点数、基函数中心、扩展常数和输出层权值进行优化,模型可以从初始输入变量中自主选择最合适的输入变量组合作为模型的输入。采用2009-2014年的大豆价格数据进行预测研究,用2009-2013年的数据作为训练集,2014年的数据作为测试集,改进RBF神经网络通过自主识别和选取中国大豆进口量、中国消费者信心指数和进口大豆到港分销价格3个因素作为相关影响因素的输入。结果表明:模型预测精度较高、泛化能力较强,能够很好捕捉大豆价格变化规律,可为大豆市场价格的准确预报提供参考借鉴。; 石波张冬青马开平刘欢; 关键词：大豆 RBF 遗传算法

基于Q-RBF神经网络模型的国产大豆价格预测研究被引量：4: 2017年; 大豆是重要的经济作物,同时也是我国市场化和国际化程度最高的大宗农产品,对其价格进行预测具有重要意义。采用Q-RBF神经网络模型对国产大豆价格进行预测,该模型具有如下两个特点:(1)通过分位数回归功能来描述大豆在不同价格水平下的分布特征;(2)通过RBF神经网络结构来刻画大豆价格的非线性关系。在模型参数优化时,由于遗传算法是一种全局搜索优化方法,但是搜索速度慢、对初始值具有一定依赖性;而梯度下降法具有收敛快,对初始值没有特定要求等优点,所以本文提出遗传算法与梯度下降法相结合的混合改进算法,其基本思想是利用梯度下降法的局部寻优能力加快遗传算法的收敛速度。采用2010年1月-2015年12月的国产大豆月度价格数据进行预测研究,结果表明,算法收敛速度较快,模型预测精度较高,是可以泛化应用的预测模型。; 张冬青刘欢张云清; 关键词：梯度下降法遗传算法概率密度函数

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刘欢