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数据驱动的农产品价格波动分解集成预测研究
¥87.0(7.5折)定价:¥116.0本书以该方法论为基础, 结合数据驱动建模思想, 综合运用人工智能、仿生优化、大数据技术等方法, 改进分解集成方法论中的三个研究步骤 (即: 时序分解、单项预测、集成预测) , 从而实现与研究对象数据特征相匹配的预测建模过程。具体而言, 包括经验模态类分解算法的优化、单项预测模型的自适应选择、最优集成子集的智能选择以及融合网络搜索数据的集成预测。将改进后的分解集成智能预测建模方法应用于我国农产品市场, 以粮食、蔬果、肉类等典型农产品为研
