基于GRNN模型的安徽省生猪价格预测预警研究

摘要

基于生猪价格影响的供给、需求和市场外部因素,考虑其与生猪价格之间复杂的非线性关系,使用自适应LASSO回归与神经网络用于预警生猪价格波动,旨在监测生猪价格波动风险.首先利用自适应LASSO回归确定影响生猪价格的主要指标变量,将筛选出的各指标和生猪价格分别作为广义回归神经网络GRNN模型的输入和输出建立预警模型,利用该模型对安徽省2009年-2019年的生猪价格及其影响因素分析得出玉米价格、鸡蛋价格等指标可以作为生猪价格警情指标;GRNN神经网络模型输出的生猪价格在收敛速度优于BP和RBF等其它神经网络模型并且其网络输出的相对误差仅为0.056％.