融合CNN与LSTM模型的我国柠檬价格预测研究
Journal: Agricultural Science DOI: 10.32629/as.v9i4.3912
Abstract
针对柠檬价格非线性、高频波动的特征,本文构建多尺度融合的CNN-LSTM柠檬价格预测模型,通过卷积神经网络(CNN)提取价格局部波动特征,长短期记忆网络(LSTM)挖掘长期时序依赖关系,实现二者融合。利用该模型预测2025-2027年柠檬价格,其将呈整体温和上升、短期季节性波动、长期走势平稳的特征。本研究为柠檬及同类农产品价格预测提供了有效方法,可为产业决策提供科学支撑。
Keywords
柠檬价格预测；时间序列；深度学习；农产品价格
Funding
]
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[1] 王夷龙,张生润,唐小卫,等.基于CNN-LSTM混合模型的航空公司机票价格预测[J].北京交通大学学报,2024,48(5):21-29.
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[3] 赖玉莲,马琳娟,张延林.经验模态分解-图神经网络算法预测农产品价格[J].济南大学学报(自然科学版),2024,38(03).
[4] 王晓蕾,张艳,柳平增.基于LSTM与GARCH族组合模型的苹果价格预测分析[J].山东农业大学学报,2021,52(6):1055-1062.
[5] 王云花,邓翠艳,姚旭清.基于混合CNN-LSTM注意力机制基站电费稽核方法[J].通信与信息技术,2025,(05):90-94.
[6] 燕学博,曹世鑫.基于CNN-LSTM-Attention组合模型对我国货运量时序预测对比[J].物流科技,2024,47(14):5-9.
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Copyright © 2026 吴宏莉, 刘松霖, 杨富, 朱麟文
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