基于SSA-LSSVM-KDE的农产品价格区间预测

为了更好地把控农产品价格波动的波动范围,提高预测精度,文章基于分解集成思想,提出一种基于奇异谱分析(SSA)、最小二乘支持向量机(LSSVM)与核密度估计(KDE)的区间预测组合模型,简称SSA-LSSVM-KDE模型.首先针对SSA方法中窗口维度难以确定的问题,引入Cao方法优化SSA最小嵌入的窗口维度,通过奇异值分解重构出多条分量;其次,选择学习能力强的LSSVM,将各分量作为LSSVM的输入,得到组合预测输出;最后利用B-样条基的最小二乘交叉验证法(B-spline-LSCV)优化KDE模型,估计组合预测输出的不同区间误差概率分布函数,得到给定置信水平下的最终预测区间.为了验证提出模型的有效性,对小麦现货价和玉米现货价进行区间预测,与四个单模型、三个组合模型和四个分布函数进行多种预测性能评价指标的对比,结果显示提出的模型在点预测和区间预测的精度都得到了明显的提高.