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申请/专利权人：江苏科技大学
申请日：2024-02-19
公开（公告）日：2024-05-14
公开（公告）号：CN118037325A
主分类号：G06Q30/0201
分类号：G06Q30/0201;G06Q50/02;G06F16/33;G06F16/35;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/082
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.31#实质审查的生效;2024.05.14#公开
摘要：本发明公开了一种基于MS‑WT‑TCN组合模型的农产品价格预测方法，包括：获取农产品的新闻数据及价格数据集合；对新闻数据及价格数据集合分别进行数据预处理，得到农产品价格数据和情感数据；将价格数据和情感数据按照日期进行排序组合形成待处理数据；将待处理数据进行归一化处理；将归一化后的待处理数据进行小波变换；根据小波变换后的数据划分训练集和测试集，输入到TCN网络模型中进行训练和测试，获取到最优的价格预测模型；利用价格预测模型实现农产品价格预测。本发明建立了基于MS‑WT‑TCN的农产品价格预测模型，通过引入市场情绪并量化，再通过TCN网络进行数据的噪音清除，再使用TCN网络进行优化，提高了预测的准确度和抗干扰性。
主权项：1.一种基于MS-WT-TCN组合模型的农产品价格预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：获取农产品的新闻数据及价格数据集合；S2：对新闻数据及价格数据集合分别进行数据预处理，得到农产品价格数据和情感数据；S3：将价格数据和情感数据按照日期进行排序组合形成待处理数据；S4：将待处理数据进行归一化处理；S5：将归一化后的待处理数据进行小波变换；S6：根据小波变换后的数据划分训练集和测试集，输入到TCN网络模型中进行训练和测试，获取到最优的价格预测模型；S7：利用价格预测模型实现农产品价格预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏科技大学 基于MS-WT-TCN组合模型的农产品价格预测方法
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