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J-GLOBAL ID：202202254889649105   整理番号：22A1036928

WOA-LightGBM-CEEMDANに基づく養豚未来価格のための組合せ予測モデル【JST・京大機械翻訳】

A Combined Prediction Model for Hog Futures Prices Based on WOA-LightGBM-CEEMDAN

著者 (6件)： Wang Xiang (Department of Civil Engineering, Zhengzhou University of Aeronautics, No. 15, Wenyuan West Road, Zhengdong New District, Zhengzhou 450015, China) ,  Gao Shen (Department of Civil Engineering, Henan University of Technology, No. 100, Lianhua Street, Gaoxin District, Zhengzhou 450001, China) ,  Guo Yibin (Department of Civil Engineering, Zhengzhou University of Aeronautics, No. 15, Wenyuan West Road, Zhengdong New District, Zhengzhou 450015, China) ,  Zhou Shiyu (Department of Management, Shanghai University, No. 99 Shangda Road, Baoshan District, Shanghai 200444, China) ,  Duan Yonghui (Department of Civil Engineering, Henan University of Technology, No. 100, Lianhua Street, Gaoxin District, Zhengzhou 450001, China) ,  Wu Daqing (Department of Economics and Management, Shanghai Ocean University, No. 999, Huchenghuan Road, Pudong New District, Shanghai 201306, China)
資料名： Complexity  (Complexity)
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2044A  ISSN： 1076-2787  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 低予測精度と不十分なモデル安定性を有する単一機械学習モデルの限界を克服するために,クジラ最適化アルゴリズム(WOA),光GBM,および適応雑音(CEEMDAN)による完全アンサンブル経験的モード分解に基づく統合ホッグ先物価格予測モデルを提案する。シミュレーションプロセスは,影響因子を同定するために,ホッグ先物価格指数システムの灰色相関分析から始まる。その後,WOA-LightGBMモデルを開発し,WOAアルゴリズムを用いて光GBMモデルパラメータを最適化した。そして,最後に,残差シーケンスは,併用WOA-LightGBM-CEEMDANモデルを構築するために,CEEMDAN方法を使用することによって,分解して修正した。さらに,CSI300株指数先物からのデータを用いて,モデルの妥当性をチェックするための比較実験に用いた。すべての実験結果に基づいて,提案した結合モデルは,比較モデルを上回る最高の予測精度を示した。本研究で提案したモデルは,予測精度の要求を満たすために十分に正確で,将来の価格を予測する有効な方法を提供する。Copyright 2022 Xiang Wang et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  安定性 ,  最適化 ,  雑音 ,  シミュレーション ,  学習モデル ,  最適化手法 ,  統計解析 ,  残差 ,  *モデル ,  *養豚 ,  結合モデル ,  *予測モデル
準シソーラス用語： 相関分析 ,  予測精度 ,  モデルパラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 風力エネルギー  (LB03060X) ,  風力発電  (NB03120Q)

引用文献 (37件)：

• C. G. Sheng, G. Y. Wang, Y. D. Geng, L. R. Chen, "The correlation analysis of futures pricing mechanism in China’s carbon financial market," Sustainability, vol. 20, no. 18, 2020.
• C. Y. Wang, "Forecast on price of agricultural futures in China based on arima model," Asian Agricultural Research, vol. 8, no. 11, pp. 9-12, 2016.
• A. Trujillo-barrera, P. Garcia, M. L. Mallory, "Short-term price density forecasts in the lean hog futures market," European Review of Agricultural Economics, vol. 45, no. 1, pp. 121-142, 2018.
• O. V. De la torre-torres, D. Aguilasocho-montoya, M. D. del rio-rama, "A two-regime markov-switching garch active trading algorithm for coffee, cocoa, and sugar futures," Mathematics, vol. 8, no. 6, 2020.
• Q. H. Gu, Y. X. Chang, N. X. Xiong, L. Chen, "Forecasting nickel futures price based on the empirical wavelet transform and gradient boosting decision trees," Applied Soft Computing, vol. 109, 2021.

タイトルに関連する用語 (5件)： 養豚 ,  未来 ,  価格 ,  組合せ ,  予測モデル