文档介绍：撑��样条岛‘素,言,言,�,亩�@肷⒌屯�瞬ㄆ�利�緘���∥�胨傩〔ū浠凰惴ǎ����摘要即��《�ǎ�得骷鄹癫ǘ�弑傅シ中蔚奶卣鳎唤�徊酵ü�亓:�鼼�惴ḿ扑惴治鯠,.和�亩��叵低迹�⑾挚冢�玤呈曲线关系,表明了水产品价格的波动过程中呈现多重分形分布水产品的价格预测是健全水产品市场体系,稳定水产一㈨��。�姹芊缦盏闹匾J侄巍M�币�是科学地指导渔业生产,搞活水产品流通,促使渔业生产二和��业经营活动取得良蚶经济效益和引‘会效益、提高农渔【�杖氲闹饕>俅搿<�诖耍�韭畚奶岢隽搜芯克��芳鄹裨げ庀低车目翁猓�以期为水产品市场主体提供价格预测的信息服务。本文包括了以�⒌腤�磕隈尽��以��年���年北京市新发地批发市场的水产品价格时问序列为研究对象,利州游稗检验和�疭分析法进行了市场有效性的检验。结果表明,水产品批发市场的价格时间序列拒绝随机游走,水产品批发市场不具备有效性,这一结论表明了价格数据之间存在着一定的相关性,价格序列存在着一定的可预测成分。�以��年��年北京市新发地批发市场的水产品价格序列为研究对象,分析了水产品价格的波动规律。通过功率谱密度分析,发现水产鼎的价格序列�,�墓β势酌芏嚷�愀好萋桑�的特征。这一发现表明了多重分形分布的特征局部分维是影响水产品价格波动的综合因子,把握了局部分维的波动就等同于把握了价格的波动。�发现价格波动的多重分形分布特征局部分维蕴含在小波变换的系数中。并采用对称紧支年���年北京市新发地批发市场的鲢鱼价格序列为研究对象,得到了鲢鱼鱼价格波动过程中的多重分形分布特征局部分维。�通过水产品价格时间序列的混沌特征量的定量计算,得到了水产品价格时间序列的晟大����指数和���兀�峁�っ髁怂��芳鄹袷奔湫蛄形;煦缧蛄小U庖唤崧郾砻髁怂���价格时间序列存在着短期可预测性,并根据最大����指数.����熵的值得到了利用价格时间序列局部分维进行价格预测的最人时间尺度和平均时间尺度。�根据水产晶价格时间序列的上述演化特征,本文采用了神经网络模型米映射价格波动的多重分形分布特征局部分维和未来价格的非线性关系,针对丁网络模型的结构参数年【�げ獬叨饶�最优局部分维长度,本文引入了遗传算法米进行优化。基丁此思路,建立了基于遗传优化的小波神经网络预测模型。�基于预测模型框架,设计了水产品价格预测系统原删,并采用相关信息技术初步实现了价格预测系统。关键词:市场有效性,,小波神经网络,遗传算法
灰籩%�D希瑊,吾,�,专”������������,���,邓������见������中国农业大学博:�貉�宦凼�摘要�����甒�����疭������������篍�,�������琧��,�����,���.������,���.����瑆������.���“�����”�����,�����,������.���.�������甌������,���������������甌�����猣��������,���������.���甪����”������;������,���
图表目录���玃关系图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图��研究思路⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图��』七京市新发地批发市场鲢鱼价格�臁�图��新发地鲢鱼价格时间序列功率谱分析�臁�����笫找娣植加摹���图��口,~��摺����������������������图��窗函数����浠坏氖逼捣治龃翱凇�������图��连续小波变换的时频分析窗口⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯.圈��小波多尺度分解示意图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯���分解算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.���纸馑惴ā����������������图��阌慵鄹袷奔湫蛄蠥���〔ū浠幌凳������图��原始信号和小波分解后的重构信号比较⋯⋯⋯⋯⋯.图��新发地鲢鱼价格��.��年波动曲线⋯.⋯⋯⋯⋯.图��消除掉趋势的时间序列⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯图��价格时间序列��嗤肌������������图������指数的计算过程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图��小波和神经网络的松散型结合⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..�图��晃�糁滦托〔ㄉ窬��纭�����������������������������松散型小波三层�神经网络结构图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯�图��遗传算法和神经网络的结合⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.�图��げ饽P涂蚣堋�������������������������������图��斯ど窬�DP汀�������������������������������图��水产品价格预测系统整体结构设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯�图��预测系统土界面⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯