基于融合影響因素PSO-Prophet模型的農(nóng)產(chǎn)品價格預(yù)測

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摘要：為了提高價格預(yù)測的準(zhǔn)確度，在Prophet模型中融入了消費(fèi)者物價指數(shù)（CPI）和經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)（EPU）等影響因素，并使用粒子群算法優(yōu)化參數(shù)。利用國際大蒜貿(mào)易網(wǎng)中的日價格數(shù)據(jù)，將該方法應(yīng)用于山東省大蒜的價格預(yù)測。結(jié)果表明，融合影響因素的PSO-Prophet模型大蒜價格預(yù)測結(jié)果的平均絕對誤差（MAE）、平均絕對百分比誤差（MAPE）和均方根誤差（RMSE）比Prophet模型分別降低了82.88%、82.86%和77.49%。（剩余10223字）