我国中药材价格指数预测研究

作者：李优柱; 杨鸿宇; 刘进思; 付辉; 陈顺杰^*

来源：华中农业大学学报, 2021, 40(06): 50-59.

DOI：10.13300/j.cnki.hnlkxb.2021.06.007

• 中药材
• 价格指数
• HP-LSTM-MLP
• 预测模型
• RNN
• GRU
• 中药材价格
• 中药材产业

以中药材天地网30种中药材价格指数为研究对象,使用HP-LSTM-MLP混合预测模型对中药材单品种价格指数和综合价格指数进行预测,并与LSTM(long short term memory networks,长短期记忆网络)、RNN(recurrent neural network,循环神经网络)、GRU(gated recurrent unit,门控循环单元)等预测模型进行比较分析。研究结果表明,在RMSE和Rscore2两个预测效果衡量指标中,HP-LSTM-MLP混合预测模型的RMSE为65.33,Rscore2为0.99,皆优于其他3种模型。采用HP-LSTM-MLP模型分别预测我国30种主要中药材综合价格指数以及单品种价格指数,结果显示,对中药材综合价格指数的预测结果平均相对误差为1.89%;对黄连、连翘和麦冬等单品种价格指数的预测结果的平均相对误差分别为3.36%、5.66%和3.22%,说明HP-LSTM-MLP模型泛化能力较好,对我国中药材价格指数预测具有一定的应用价值。

• 单位
  武汉大学; 华中农业大学