公开(公告)号：CN117372068A

公开(公告)日：2024-01-09

申请号：CN202311421729.1

申请日：2023-10-30

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 杨磊 ,  李华德 ,  徐泽鑫 ,  徐瑞 ,  曹嘉乐 ,  徐振林 ,  雷红涛

IPC: G06Q30/0201 ,  G06Q10/0637 ,  G06N3/049 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045

Abstract: 本申请涉及一种食用油价格预测方法、装置、设备及介质，方法包括：获取预设时长范围内的历史食用油价格序列数据以及第一分解模态数数组；基于预设的变分模态分解算法根据第一分解模态数数组对历史食用油价格序列数据进行处理确定多个不同模态数的模态子信号，基于稀疏表示算法对多个不同模态数的模态子信号进行优选，确定第二分解模态数；基于滑动窗口算法对第二分解模态数相对应的模态子信号数据序列进行切割确定训练集，将训练集输入至预设的食用油价格预测模型进行训练，直至食用油价格预测模型达到收敛状态；将历史食用油价格输入至训练好的食用油价格预测模型，确定指定时间范围内的食用油价格。本申请能够显著提高食用油价格的预测精度。

公开(公告)号：CN117371613A

公开(公告)日：2024-01-09

申请号：CN202311440250.2

申请日：2023-10-31

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 李华德 ,  徐瑞 ,  徐泽鑫 ,  曹嘉乐

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q30/0202 ,  G06F18/214 ,  G06F18/21 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/049 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及数据分析技术领域，公开了一种基于变动因子Adam算法的玉米指数预测方法及系统，包括以下具体步骤：S1：预设分析时间，获取预设时间内的历史玉米指数数据；S2：使用VMD方法将历史玉米指数数据分解为具有不同特征的多个模态子信号，并根据多个模态子信号的剩余能量比率构建训练集；S3：构建包括TCN、LSTM、CNN神经网络的多模态时间融合网络模型；S4：通过训练集训练多模态时间融合网络模型，并且利用变动因子Adam算法优化训练过程；S5：通过训练好的多模态时间融合网络模型预测玉米指数。本发明解决了现有技术对指数的预测不确定、不稳定的问题，且具有训练方便，灵活高效的特点。