基于X12-ARIMA和LSTM组合模型的城市蔬菜价格波动规律及预测

蔬菜产业是社会的主导产业之一,是国民经济的重要组成部分,获取准确有效的蔬菜价格波动信息是种植技术员安排生产以及市场价格调控人员实施决策的重要依据.以成都市莴笋价格为例,提出一种基于时间序列的X12-ARIMA和长短期神经网络(LSTM)组合价格数据预测模型,重点比较研究组合模型的预测效果.首先通过H-P滤波方法和CensusX12对价格数据进行分解,分析其波动规律,再使用X12-ARIMA模型对蔬菜价格序列进行预测,揭示其线性特征,最后利用LSTM模型对X12-ARIMA预测模型的误差序列进行建模预测,得到蔬菜价格波动的非线性规律,二者预测值之和就是组合模型的预测值.实验结果表明,成都市蔬菜价格有季节性循环等特性,且通过对比和分析显示,提出的组合模型预测精度更高和性能更优,可作为预测城市蔬菜价格异常波动的参考依据.