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针对农产品价格波动的非线性特征明显、传统时间序列预测方法预测精度不高等状况,构建基于Prophet的农产品价格预测模型,并以生姜为例展开研究。选取2012—2018年生姜每周平均价格数据为研究对象,在对生姜价格的趋势周期分解基础上,通过对生姜价格序列分解的趋势项、周期项和随机项分别进行建模组合实现对2019年上半年生姜价格的预测,并利用统计分析方法对模型性能进行评估。试验结果表明,Prophet算法预测结果的平均相对误差为4%。将Prophet模型的预测结果和BP神经网络预测结果进行比较,其均方误差(MSE为0.20)小于BP神经网络预测结果的均方误差(MSE为0.37)。Prophet预测模型具有较高的预测精度,在农产品价格预测方面具有较广阔的应用前景。 相似文献
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为研究番茄温室风口开关时间,进一步实现温室智能控制,以人工控制为对照结合番茄不同生长时期,利用多元回归方法对温室风口打开/关闭时的基础温度与室内外温度、昼夜温差进行分析,得到不同时期下温室风口打开/关闭的回归模型。研究结果表明:多元回归模型预测效果较为理想,番茄开花坐果期风口打开/关闭时间预测模型的R2分别为0836 6和0.981 4,结果期风口打开/关闭时间预测模型的R2分别为0.911 3和0.951 3,各RMSE值均小于0.95。番茄开花坐果期,与人工控制相对比模型控制下室内温度优化42.86%,同时保证了昼夜温差更加符合番茄根茎叶中相关物质的积累要求。番茄结果期,与人工控制相对比模型控制有效调整了室内温度变化范围、提升昼夜温差的合理性,为番茄果实中营养物质的积累提供条件。综上所述,番茄不同生长时期下回归模型能较好地解决温室风口开关时间的控制问题,解放劳动生产力,提升番茄经济效益,也为番茄温室的综合调控分析提供研究思路。 相似文献
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