基于R语言ARIMA模型和LSTM模型的中药材价格指数预测

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【作者】彭苹
【作者单位】西藏大学
【年份】2023
【卷号】第36卷
【期号】第8期
【页码】26-28
【关键词】中药材价格指数 R语言时间序列 ARIMA模型 LSTM神经网络模型
【摘要】探究中药材价格指数预测模型将为中药产业的健康发展提供助力。据此，文章利用我国2016年1月至2023年2月中药材价格指数时间序列，基于R语言建立自回归移动平均模型以及长短期记忆网络神经网络模型，比较两种模型预测的准确性并预测未来12个月中药材的价格指数。两种模型预测结果表明，2023年3月至2024年2月中药材价格指数将会上涨，并且ARIMA模型较LSTM模型预测效果更好。中药材价格指数预测模型将有利于提高资源配置有效性和促进中药材市场健康运行。
【文献类型】期刊